金融股票交易价格系统是非平衡或非稳态的系统，所以经常通过历史数据挖掘或开发的规律、理论、策略和模型等，都是总结过去的东西，很难在未来或样本外长时间适应下来或一直错过下去。
洽洽这个非平衡或非稳态系统，有个对立面；通过对，平衡或稳态系统的解释，估计大家很容易理解非平衡或稳态系统问题了。比如说我们现实中，最常见的物理公式牛顿万有引力，因为在宏观中，无论我们处于更多地方或者位置，万有引力公式都是不会变的，或者说都是可以通过公式精准预测运动轨迹的。这就是我们所常说的平衡或稳态系统，发现的理论和公式；无论是在过去还是未来，无论是在远处还是近处，都是一致的，通用的，可预测的。
**因为股票价格系统是非平衡系统，那么是否我们就无法通过研究模型或结果去预测股票价格或赚取交易利润了吗？**我个人认为不是的，毕竟市场上依然存在有人利用历史数据开发策略和模型，并且赚到钱，长期存活在市场上。
**那么我们应该如何提高股票价格系统的平衡性或稳态性呢？
第一步：构建股票组合：**
因单个股票价格涨跌行为比较靠近随机游走模型，那么我们必须减弱或减少股票价格的这种随机游走性的特征；那么我们可以通过将多个股票构建成组合，这样组合价格波动会降低，同时也会增加价格系统的稳态特征。
我们仅仅是将多个股票合并组合在一起？还是需要不断根据规则调整股票成份呢？不断调整股票成份的行为，这不就是我们自己常说的量化选股策略吗？而我比较擅长的是基本面多因子量化选股策略。不同的股票样本，其选股策略的表现也是有差异的，比如说市值越大，基本面量化选股策略大多数表现比单股价格要好；但是远远不如，小市值的量化选股策略好，为什么会这样呢？因为交易效应，在小市值策略里面，低买高卖的交易行为比较明显，这部分收益占很大的比重，足以覆盖股票价格本身的趋势波动影响。比如我们只用小市值因子排序，每天买入最小的100只股票，最后你会发从10年至今，这个小市值策略可以上涨100多倍，这足以碾压单股票过去10多年的累积涨幅。但是大市值不行，如果一直买入前100只最大市值股票的策略，至今涨幅也不超过2-3倍。
这也就说明了量化选股策略本身就存在不同稳态系统程度的模型，并且稳定性特征越明显，在实盘或未来的使用预测中效果更佳或一致性更高。这也就说明：市值越小的策略，其稳态特征越明显，也就是我们经常看到为什么量化投资的人喜欢做小市值策略。正因为如此，今年1-2月份之间出现了一次严重的微盘股挤兑的风险，微盘股不到一个月最大跌幅接近50%，远比其他指数跌的要多。
但是经过这次挤兑以后，经过半年时间的慢慢喘气后，现在微盘股再次稳定起来，近期也创历史新高了。再一次投入微盘股的怀抱。
第二步：同品种的策略组合：
经过第一步后，我们发现策略相对单股票来说，策略的价格涨跌变得更稳定了，也更可以预期了。那么这是否已经就足够了呢？？？我觉得还不够，不过很多人会满足在策略层面上的稳定性或预测性；那么我必须做出更专业的投资服务，必须提供更高层面的稳态系统，那就是对策略进行类似量化选股一样的组合，增强投资系统或方案的稳态特征，比单个策略更进一步的。
我自己常用的方法是通过动态的方法不断切换不同的策略构建出最大夏普率的组合，也可以用其他方法。这样可以通过不同策略组合在一起，降低波动性，策略组合的价格净值曲线也更往稳态或平衡状态靠近，这也意味着，我们开发的策略模型，对未来的收益预测性更强了，也更稳定了，也更加适应了，也更加有限了等等。
第三步，不同品种策略组合的资产配置：
对于只投资单品种的产品或需求来说，第二步就已经够了。但对于追求更加稳定或夏普率更高的产品需求来说，还是不够的。那么我们必须进入第三步，通过资产配置方式搭配不同品种的策略组合。比如资产组合分别都配置了 期货策略组合、股票策略组合、债券策略组合、期权策略组合、中性策略组合、日内策略组合等等，增加产品内个个品种和个个策略组合的互补性，降低相互度，这样的投资组合方案，更加稳定。也就意味着，产品的曲线更加可预期、可预测，也是深入一步靠近稳态系统的一种方案或模型，但是有个缺点就是：系统越靠近稳态或平衡态，年化收益率越低；
所以，我们在实盘投资中，不需要盲目地以为追求系统稳定性和可预测性，而放弃收益的考虑。最终的结果，可能就是实现了类固收的年化收益曲线了，这是非常得不偿失的一种投资行为。
因此，我们需要根据投资需求，确认好投资方案，需要在什么样的策略层面或稳态程度上，满足自己的投资盈利需求。这个可以借用马可维茨组合的理论阐述一下，那就是：
1、在既定的投资收益需求下，寻求稳态性最高的投资方案；
2、在既定的稳态程度需求下，寻求投资收益最高的投资方案。
原文链接：策略开发思想：股票价格是非稳态系统？ 如何通过逐步提升系统稳态性而升华投资方案？Link
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