然而，数字资产量化 FOF 投资还处于早期，尚无成熟的经验可循，资产配置的方法论也不完善。而传统投资市场成熟完善的配置理论和方法，对于数字资产量化 FOF 的资产配置，有很强的借鉴意义。通过比较研究，我们发现：在诸多的资产配置理论中，现代组合理论逻辑简单易于实现，但存在对输入参数敏感、稳定性较差的问题；针对风险贡献的均衡模型大大降低了对输入参数的要求，然而需要引入杠杆以满足不同的收益要求；针对风险情景和风险因子的均衡策略对风险的认识更加本质，模型也更为复杂，需要更多体系化数据和分析手段的支持。

　　当前，由于缺乏必要的底层设施（如合规机制、风险因子体系），传统市场上的诸多配置策略应用于数字资产市场的难度较大。对于目前可用的策略，由于历史周期较短，不同策略的回测结果差异性有限，还有待更多历史周期的检验。Blofin 在积累数据的同时，将继续致力于对数字资产市场尤其是量化基金的体系化研究和基础设施的完善。