很多投資者對量化基金還有壹個誤區，認為這類基金是依靠量化模型作為投資運作的基礎，所以基金經理包括投資團隊發揮的作用並不大。事實上，當市場出現轉折或小概率事件時，計算機並不能代替基金經理的判斷。此外，在劇烈波動的非單邊市場環境下，數量模型對新數據的反應並不完全令人滿意。所以，在量化基金的操作中，還是需要有經驗的基金經理和投資團隊去把握壹些更宏觀、更大的趨勢，而計算機模型的作用就是大大減輕基金經理的工作量，避免在正常的市場條件下，人們的情緒所導致的失誤。
②不是神秘主義
量化投資不是神秘主義，更不是不可戰勝的秘密。量化投資不能靠壹個投資模型永遠賺錢，也不能用壹個模型解決所有問題，更不能用壹個模型勝任任何市場情況。量化投資模型只是壹個工具，量化投資的成功與否取決於使用這個量化工具的投資者是否真正掌握了量化投資的精髓。
我們需要建立很多量化模型，比如選股模型、行業配置模型、擇時模型、交易模型、風險管理模型和資產配置模型、套利模型、對沖模型等等。量化投資模型只是壹種工具、壹種方法、壹種手段，能夠實現壹個成熟有效的投資理念，並根據投資理念和市場情況的變化不斷修正、完善和優化。
(3)捕捉高概率
為了從大概率中獲得更好的收益，量化投資模型需要重點關註對資產未來收益的估計和判別，主要包括對個股和行業的估計的準確性。對資產未來回報的看法可以是絕對回報水平或相對回報水平(或稱為Alpha)。對於* * *共同基金來說，可能對後者即Alpha的估計和預測有更多的需求，量化模型主要是尋找最好的Alpha模型。量化投資需要綜合考慮資產識別(選股、行業配置、資產配置等)等因素。)、交易(包括擇時)、風險控制(包括風險收益的平衡)，從而找到成功概率最大的投資組合，實現收益最大化。