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综合技术分析和基本面分析的量化系统
综合基本面分析和技术分析的量化系统尚在起步阶段，在其中加入行为过滤因素，则加大了量化系统编程的难度。量化系统主要涉及基本面分析，里面的技术分析方法比较简单，比如市场相对强度这个指标。在学术文献或者基金的宣传资料中，我们很少看到将复杂的技术分析策略、基本面分析和投资行为分析综合的情况。这里的难题在于如何对技术分析规则正确编程。要了解这个问题，我们要回顾一些学术著作。
人们对于技术分析的苛责主要在于其主观性，两个技术分析师对某一种形态的解释很有可能会相悖。要是能用具体的数学公式来解释形态，必将更加客观。这样一来，算法的作用就体现出来。6众多模糊逻辑方法的发展就是为了测试技术分析形态，比如重要的头肩顶形态。计算机程序设定了数学公式来描述这些形态，若该形态的曲线超越了公式设定的范围，交易系统就会拒绝该形态的存在；若该形态的曲线在规定的范围内，交易系统就会认可。在这一研究中，无须人工介入，利用交易系统进行交易就可以获得形态后异常回报（post-pattern abnormal returns）。7
技术分析方法要正确，需要确定关键的输入参数及其相对的重要性。交易公司可能会问在特定的情况下能否使用布林通道（Bollinger Bands）？如果可以，到底是要用一个还是两个标准差？
多重共线性（multicollinearity）问题增加了量化系统认定形态的难度。交易决策中，到底哪些因素最重要？哪些因素多余重复？例如，若你不知道外面是否在下雨，你伸出一只手，看看袖子有没有被打湿，这就相当于一个单因素模型。现在，另一个人说，他有个更准确的双因素模型。所谓的更精确其实就是把两只手伸出去，看看自己的袖子有没有淋着雨。因为两根袖管都湿了，他就说自己的模型更有说服力。邻居见状，说自己的模型更给力，是一个拥有四个判定因素的模型。不过他所谓的四个因素，不过是把自己的双手、双脚伸出窗外而已。这个例子表明了多重共线性的问题，即使因素增多，但不能提高判断的准确性。
为了让客户满意，你可以找一个符合人们对量化分析师预期的人——戴着深度近视镜，用不太标准的英文说着自己投资决策的诀窍。碰到多重共线性问题怎么办？也许投资本身要简单得多？不可能？给客户说明好几个因素，他们就觉得自己胜算更大了。当然，客户的这种感觉不过是误解罢了。也许你该让他看看摆满了计算机的办公室，各种办公设备都在高速运作，里面的工作人员来自全球各地，忙碌的身影让人觉得业务真忙，墙上各种复杂的数学公式给人以业务水准很高的印象。但是，事实的真相是这些流于表面的东西并没有为投资本身带来额外的价值。