最近几个月一直收到一些纸条关于WD2的，其中普遍存在几个对套利模型的认知误区，这和目前国内个人投资者的经验局限性有关，今天合起来讲下套利模型的几个主要构成部分。

    1、流动性承载能力

    这是设计一个套利模型之初，{zx0}要考虑的问题，而不是考虑市场涨跌的问题。

    为多大的资金量做套利模型设计？100万以下？1000万以上？。。。

    在什么市场环境中设计套利模型？股票市场？债券市场？。。。

    这部分直接关乎到套利模型原理和寿命期长短，贯穿整个设计过程。

    2、模型部分

    首先提出理论基础，在此之上进行建模。这个部分最核心，因其直接关乎整个套利模型的理论性能（和实效是有差距的）。但注意，这并非最困难、{zj1}体的地方，所谓“革命怕具体”，往下。。。

    3、前台部分

    通俗的讲，前台部分就相当于一台机器的操作台，在这里操作工人并不需要去关心机器内部的原理、或者机器的能源供给问题，只要管好怎么操作就行了。

    但不同的人，不同的操作方式，就会产生不同的操作效率和成绩，这直接关系到模型理论性能到实际性能的转换率。

    正是通过前台部分，才将图纸上的财富变成真金白银，在此意义上，这个部分的重要性甚至超过了模型部分。一个套利模型究竟有多大能耐，将全部通过前台真实反映。

    这里要注意的是，前台这里一定要动手，动眼睛看是没用的，动脑子想象也是没用的，不要自欺欺人，动手才会知道其中滋味。（虽然知道，这里会淘汰相当大一批人）

    4、后台部分

    这就相当于机器的能源供给和自动化部分。个人投资者很容易就忽视掉这个部分，但从长远角度看，一个完备的套利模型是{jd1}不能少的。

    举例来说，比如你现在正在使用大智慧的超嬴决策软件，这个软件本身就是一个后台部分，你在其软件信息上进行交易行为，实际就是按每人大脑中的模型进行前台操作，只不过你没有意识到这过程而以。

    但这种“模型交易”是不可靠的，因为建模基础是大智慧超嬴决策软件，如果大智慧公司对其软件做出任何调整，或者未来N年后这个软件不复存在（比如TOP数据），那么原有“模型”也不复存在了。

    另外，由于大智慧并没有xx公开其超嬴决策软件的数据算法，我们并不xx清楚其各项指标背后的市场含义，在这种模糊信息上建立模型是比较冒险的！

    所以，我一直强调，除了交易所提供的基本行情信息外，一定要有自主研发的自动化数据处理后台。只有将命运控制在自己手中，这条路才走的长，走的稳。

    5、生命周期

    任何概率模型都有生命周期，哪怕这个周期长达1000年，但事先我们人类难以准确推测其生命周期长度，所以{zh0}的办法就是——持续跟踪，记录观察。

    每半年或一年对记录数据进行汇总分析，检查模型运转是否正常。其中一些数据细节，会为未来修改模型提供宝贵素材。

    {zh1}，真动手搞过套利模型一两年以上的人，都会有体会，全程数据是最重要，最重要的！

    信息社会里，细节决定成败！