今日早盘，两市微幅高开，券商板块几度上攻助股指拉升，但皆因上方压力过大回落。午后两市持续走低，盘中证券板块突然发飙，迅速带动两市，
沪指创股灾后反弹以来新高
。但盘面热点题材极度稀缺，沪指迅速翻绿。
截至收盘，
沪指报3636.09点，跌15.68点，跌
0.43%
；
创业板报2783.94点，跌55.91点，跌
1.97%
。
（来源：wind）
今天小O的心情是这样的：
大家认同吗？
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近日，O家一只发行中的新基
中欧数据挖掘（001990）
引热议，关注度嗖嗖地上升。同时小O也发现，有很多新老朋友对量化基金感到陌生，包括上周的基金经理在线路演，后台有不少好学的同学提出了疑问，
用量化模型选股真的比人工好吗？
这里有一个数据供大家参考：
41只主动量化基金今年以来平均净值增长率为
25.93%
，而同期沪深300指数仅上涨
2.10%
。（Wind，截至12月11日）
再来看看O家量化女神曲径的解读：
数据更新的“及时性”，以及不拘泥于数据模型的“一招鲜”，或会是量化选股产品呈现优势的根基。
投资决策领先一步
投资的本质是“
信息获取
”和“
信息处理
”。中欧基金量化投资策略组组建了自己的工程师团队，建立自己的
数据抓取和分析处理模型
，每天更新
全网的数据信息
，每天抓取前一天的
交易量和交易价格变化
，观察个股之间的
相关性
，以此对模型及时进行数据内部的更新。通过这些有效信息的及时获取和快速处理，我们在股票投资决策上就可以相对
领先一步。
重视投资策略差异性
以美国量化投资的兴起和挤兑为鉴，我们对投资策略的
差异性
非常重视，只有选到
独立研发
的、与
主流模型有差异
的
阿尔法
，才能保证策略的可持续性。而基于量化投资的分析框架，使中欧的数据源
更独特
，策略体系更为稳健，与传统投资方式选出的股票
相关度低
。在中欧量化投资策略组，始终坚持追求“
独立研发的、高胜率的
”投资方法。
及时仓位预警
我们的模型在2015年的仓位预警上，有着非常好的表现：根据模型的测试模拟，2015年市场的几次重大转折，我们的模型都成功地进行了
及时警示
。例如6月上旬，中欧的模型就开始提示减仓，到6月底还没有发生流动性危机的时候，模型就已经提示
减仓到0
，而这时候很多基金经理还认为市场只是一个回调，很快会再创新高。
中欧数据挖掘亮点
市场上
首批通过机器学习算法和多维海量因子选股的量化基金
。
利用机器学习算法，
严格执行
投资指令，剔除主观非理性因素，
快捷高效
地处理海量信息，寻找全市场
投资热点
；
同时采用新型数据挖掘算法以及
分层聚类
手段，重新定义热点主题并关注主题轮动，快速聚焦市场
最新热点
同时发掘其中的
价值洼地
，力争获取稳健的收益回报
哇哦，有了量化模型，麻麻再也不用担心我熬夜刷热点，分析K线图和MACD了！
查看更多信息，请关注O家公众号：中欧基金（lc_funds）
以上材料仅供参考，基金管理人不保证本基金一定盈利，也不保证最低收益。投资人购买时应阅读基金合同和招募说明书等法律文件。过往业绩并不预示未来表现。