经过多年的摸索和研究量化选股策略，我们都会发现一个明显的现象：小市值策略特别容易开发出来，并且策略样本外的效果也极其理想；而大市值股票策略很难开发，需要经过很多次调整或打磨才发现一两个不错的大市值股票策略，虽然看着不错，但是实盘或样本外时，效果不尽人意。这个现象，我尝试了很多年，最后的结果还是一样的，股票市值由大到小过程，量化选股策略开发难度由高到低，策略有效性由低到高，策略交易效应由低到高。
这个市值效应的现象，极其类似于物理的微观到宏观现象。为什么我这样说呢？
**第一、物理微观世界，物质是离散的、粒子的、随机的等状态，简而言之就是一个不连续的系统。**反观，我们的市值股票的分布，我们一样会发现市值之间的差距非常大，比如说全市场市值最大的股票在2万亿附近，而全市场最大市值排名100的股票，市值规模大概只有几百亿，这种市值差距相当大，相当离散，不连续；从这个角度，我们可以看到，大市值股票系统与物理微观系统是一致的，是不连续的，是不确定性的。
**第二、物理宏观世界，物质是连续的、确定性的等状态。**这个状态与微观状态是相反的，而连续状态的好处是什么呢？那就是我们在宏观系统内发现的物理现象或规律，只要实在宏观系统内使用或预测，结果是一致的，是确定性的。不会因为时间和位置的上不一样，而给出的结果会出现不一样。比如牛顿的力学公式 F=ma，这个公式在宏观系统上，只要知道任意两个变量的结果，就一定可以推导出第三的变量结果，而不会说在不同时间或不同位置时，推到出另外一个第三的变量结果或公式不成立。
这也是小市值策略的一个明显特征，也就是小市值策略的样本外确定性还是挺高的，同时小市值股票在市值分布上也相当紧凑的，与相邻的股票市值极其靠近，这也就是我们在物理宏观系统上所说的连续性，换而言之，小市值股票系统与物理宏观系统是一致的，是连续的，是确定性的。
第三、借用物理概念解释大小市值策略有效性。
大市值股票系统，是一个微观的系统，是一个不连续的系统，是一个不确定性的系统；这就意味着，你根据现有的历史数据去开发出来的大市值股票策略或模型，它更像是只能代表过去，不代表未来，因为这个股票系统是不连续的、不确定性的，也就是说这个系统是开放式的、非平衡的和非稳态的，策略或模型的未来预测和外推的能力是有限的、阶段性的。
所以面对这种短期有效的非稳态系统，我们必须不断重新开发新的策略去不断地迭代过去的；迭代的时候，不仅要求快，还要求准确；只有这样才能够在一种开放式系统中存活下来而不被未来淘汰。
小市值股票系统，是一个宏观的系统，是一个连续的系统，是一个确定性的系统；这就意味着，你根据现有的历史数据去开发出来的小市值策略或模型，经常会发现很多小市值策略长时间有效的，或者说跑赢市场。正因为这个股票系统是连续的，确定性的，也就是说这个系统是封闭式的、平衡的和稳态的，策略或模型的未来预测和外推的能力是较长的、稳定的。
所以面对这种中长期有效的稳态系统，我们不必像大市值股票系统的快速迭代去应对，我们可以中长期的时间间隔去迭代策略即可，可以有更多精力放在策略丰富度上和风险控制上。毕竟单一种类型策略，应对极端风险能力较差。
第四、结论。
详解由大到小的市值股票系统稳态性演变过程，这个过程类似于物理的由微观到宏观现象演变过渡；系统由一个不连续过渡到连续的过程，系统由一个非平衡过渡到平衡的过程，系统由一个非稳态过渡到稳态的过程；股票开发策略由难到简单的过程；股票策略未来有效性由低到高的过程；策略交易效应由低到高的过程。
我主要是希望借用物理概念去理解大小市值策略的差异，并且用于指导我们在实际策略开发上，避免不必要的坑和提供正确的应对措施，提高开发策略效率和能力。
以上皆为个人观点，望各位多多指教
原文链接：借用物理概念解释：大到小市值股票系统 类似于 微观到宏观系统物理现象？稳态性越高，策略越有效？ - 量化研究徐中行的文章 - 知乎[Link](https://zhuanlan.zhihu.com/p/941633251)
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