基金写不出来吗？
因为基金研究，其实已经是一个很细分研究了 首先，你要对策略的回测历史数据，以及基础变量做出很好的解释。 然后你需要构建一个基本有效的模型，来对你的策略进行预测。（当然你也可以不用模型，直接通过历史数据做回归分析也能得到不错的效果）
最后你会面临如何优化你的策略的问题——这是很麻烦的一个问题 因为任何一个组合，你都需要考虑它的风险，所以你可以通过计算组合的风险值，来作为你是否优化成功的依据。 但是不同风险的组合，其收益往往也是不一样的，所以我们还需要找到一个合理的衡量组合收益的方法。
而最常用的衡量方法，就是最大方差准则和最小信息准则。 以上，都是我编的。 下面开始说正题 我本人并不喜欢研究基金，因为我感觉基金的收益和风险都不尽如人意。
但是既然题主提出了这个问题，我就简单说一下我的想法。
首先，我并不觉得基金研究写出来是什么难事。 虽然我对基金的研究，可能没有深入到你需要的那个程度，但是我确实把研究的过程和你说说 首先，我需要知道你的策略是选股还是择时，或者是一个组合。 这决定了你需要建立哪个方面的模型来对你的策略进行描述 和股票研究一样，我们需要找到能够解释策略有效性的因素。
然后，我们根据这些因素来构造我们的模型。 最后，我们根据模型的参数来确定我们的策略的有效范围，并以此为基础，对我们的策略进行优化。
至于基金研究和股票研究最大的区别，应该在于数据的获取上吧。 因为基金的数据更加完整，所以你可以在更多的维度上来刻画你的策略，以及寻找对你策略有效的因子。 但不管是基金还是股票，我个人认为最有效的方法，还是基于机器学习的方法。
因为机器学习方法不需要预先设定模型的结构，就可以通过训练数据集得到最好的预测效果。而且机器学习方法可以处理高维数据和缺失数据，这也是其他方法难以触及的领域。
希望对你有帮助。