投资组合的持有周期是应当事先决定的决策因素，因为当短期价格与预期出现偏离，投资者难以判断是“基本面因素出现变化”，还是“价格终将回归价值”。
尽管金融理论中的各类定价模型告诉我们，在没有交易成本的条件下，交易（再平衡）频率越高，回报率越高。但实践经验往往告诉我们“多做多错”。
本文主要通过讨论投资决策过程中的“模型风险”，说明为什么长期投资比短线交易更为简单。
什么是模型风险
理性的投资者运用模型解释价格规律并进行预测，然而模型的使用总是会带来模型风险。根据FRM的定义，模型风险即基于不正确或误用的模型输出和报告的决策可能产生的不利后果。
模型是对现实世界的抽象，模型风险有三种主要类型：
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模型本身的错误，即运用了错误的抽象描述现实世界。例如用线性模型描述指数增长的时序数据。 -
模型输入的错误，即用于预测的解释因素的测度有较大偏差或不符合实际情况。例如货币发行量可用于解释通货膨胀，但某些货币数量指标局限性较强。 -
模型参数错误，即模型不适用于特定的预测任务。例如当发生流动性陷阱，货币发行量对于通货膨胀的解释能力或许会消失。参数错误的原因可能是由于遗漏模型变量，可能是“真实参数”发生动态变化，也可能是欠拟合或过拟合。
长期投资决策中的模型风险
长期投资决策中，投资者主要依据如下因素进行定价：
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宏观经济因素，例如经济增长、物价水平、就业、货币政策、贫富差距、消费升级等。 -
行业景气因素，例如市场容量、竞争强度等。 -
企业微观因素，主要是战略、治理与文化三方面。
许多微观因素在企业长期发展趋势中是不起多少作用的，包括企业的财务状况，市场多数人对企业发展的预期等。
因此，决定证券价格长期均衡的影响因素很少。
少，意味着模型简单、且稳健。
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模型简单，意味着模型不容易出错。统计学家常说“没有正确的模型”，而模型简单往往意味着错得更少。 -
模型输入更少，出错的概率更低。且运用模型时可以通过长期观察和交叉验证保障解释因素的准确性。 -
长周期模型的参数也是缓慢变化的，不像投资者情绪，今天还在恐慌，明天就可能过热。
短线投资决策中的模型风险
短周期模型的驱动因素包括且不限于：
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宏观经济的预期因素。 -
行业景气的预期因素。 -
企业微观的预期因素。 -
市场情绪。 -
未经验证的小道消息。 -
……
相比长周期模型，短周期模型：
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较少受到长周期因素的影响。虽然我们知道长周期因素每天都有发挥作用，但一是平均作用幅度极为微小，二是作用方式可能是爆发性而非持续性的。 -
短周期模型受各类预期性因素的作用。 -
短期驱动因素数量的众多。
短周期投资决策的模型风险显然更高：
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模型复杂，意味着模型本身容易出错。 -
模型输入多，许多输入因素例如市场情绪等难以测度，即使可以量化纳入决策，量化指标无法经过充分时间进行过滤，可能存在大量噪音。 -
模型参数变化迅速。今天的主导因素明天就成了次要因素，今天的热门行业明天就可能轮换。
合适的再平衡节点
即使假设不存在模型风险，由于交易成本的作用，高频交易也是“多做多错”。
合适的再平衡节点，应当是
再平衡的收益增幅略 ≥ 交易成本。
进一步考虑到模型风险，合适的再平衡节点，应当是
再平衡的收益增幅 ≥ 交易成本+模型风险的增幅
这或许是“价值投资新手”们赔钱的原因之一，他们没能控制住自己，多承担了一部分风险。
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