为了尽量减少对市场的敞口，每个月重新平衡项目投资是必不可少的。亿启量化支持根据市场情况做出自动调整的策略。算法将根据上个月的市场贝塔系数自动剔除表现不佳的项目并购买表现优异的项目，做出调整。此代码使系统策略能够始终掌握市场趋势并最大化潜在价值。

系统可以首先导入管道和拉取统计数据，例如简单移动平均线、平均交易量和回报的滚动线性回归。根据这些因素创建了一个由排名前列的项目集合，并对算法进行了编码，以从列表中取出表现尤其突出的项目，列表中靠后的项目。该算法卖空表现差的项目，多头买入表现最佳的项目。再平衡部分有两个关键组成部分，即目标和约束。它的目标包括在这个“阿尔法”或主动交易策略中使用管道的“组合排名”。它要求在我们的投资组合中最大化动量、质量、价值和贝塔系数的组合排名，同时最小化约束——这包括确保投资组合在事先定义的贝塔系数范围内。

该投资想法主要包括买入被低估的股票并卖空被高估的产品，因为我们假设多头头寸的价值会增加，而空头头寸的价值会下降。即使多头头寸价值下降，策略也将是有利可图的。由于拥有市场中性投资组合，因此多头头寸的表现将优于空头头寸。任何可能导致多头证券下跌的情况都会导致多头头寸亏损和空头头寸获利。同样，可以导致多头和空头头寸证券上涨的事件对投资组合利润的影响很小，因为头寸相互平衡，这将导致最小的市场风险。

亿启量化将需要量化分析团队使用新技术来处理这些新数据，在未来，量化和人工智能/机器学习之间的界限将变得模糊。