投資中存在著風格差異已是一個不容置疑的事實。這其實也很好理解，因為盡管每個人下達的交易指令千差萬別，但或在投資偏好的影響下，或在交易規則的約束下，我們總能找到一個或多個劃分法，將龐大的投資人群區分開，使得不同人群之間存在著顯著差異。對應到投資品種中，即是說我們能夠明確指出不同類別資產之間的差異，比如最常見的成長與價值之分、大盤與小盤之別等。最后在市場走勢上，我們就會看到一部分資產與另一部分資產之間是能走出兩條迥然不同的業績曲線的。                  
　　因此，不可否認的是，風格遷移所帶來的投資風險，已然成為了個股風險之上、市場風險之下的一個中級別投資風險。尤其是在最近幾年，相信就有不少人正深受著風格輪動之苦。比如有的人雖然能夠在特定板塊下買到最強勢的股票，但卻因為板塊的整體表現較差，最后還比不上其他板塊表現中庸的一只股票。
　　那么是否能夠通過特定方法來對市場風格作出預判，進而輔以倉位控制、板塊輪動等技術來降低“非友好市場”環境下的投資虧損呢？這個問題從量化投資的角度來看也可以被理解為風格擇時的有效性問題。當然我們也在這一方面做過大量研究，但結果卻并不能使人太過滿意，因為最后終會被轉化為一個勝率與盈虧比的抉擇問題，也就是說在風格上進行擇時是很難給原始策略帶來本質提升的。不過這從原理上來說也是可以理解的：假如股票的價格不可預測，即股價服從一個隨機游走過程，那么從加法法則出發，多個股票的組合也會服從隨機游走過程，即不可預測。
　　雖然量化技術不能在風格預判上發揮威力，但卻能從配置角度精確識別和描述個股或投資組合的風格特征，這是很多傳統投資方法所不具備的。因此從嚴格意義上來說，如果某個量化產品能夠有效控制住輪動較為頻繁的幾類風格（即做到在這幾類風格上相對基準的暴露近乎為零），就能夠不受風格遷移的影響而表現出更穩定的跟蹤績效。當然，對于非量化策略而言，對投資風格具備最基本的認知也是很有必要的，因為這不僅有助于對投資業績進行更有效的回顧，也能藉此對市場風格進行判斷，進而有助于最大程度的發揮出自己的投資優勢。