投資者若透過設定算法的參數，還可以創造出更大靈活性的投資組合。簡介如下：

算法設定約束的方法，除了使用等式外，還可使用不等式。例如，其中一個可以放寬的約束是X值的總和必須等於1。如果放寬為不等式，例如是必須處於-0.5至+1.5之間，靈活性可增加。如果X總和是小於1，則容許保留部份現金，如果X總和大於1，代表是在使用孖展借錢買入股票。

長短倉策略分散風險

另外，我們一直約束X的數值於0至+w之間，這個約束暗示每隻股票倉位必須是正數，代表只能買入不能沽空；但其實只要稍為調整程式的設定，例如把X值的約束放寬至-w至+w之間，則可容許算法沽空股票去增加回報或降低風險，這正是對沖基金常用的長短倉策略（long short strategy）。

筆者認為長短倉策略值得深入研究，因長短倉策略可有效分散系統性風險（systematic risk）。例如算法可同等比例買入及沽空各10隻股票，理論上組合回報率分佈與大市關聯性很低，因為組合的beta值接近零。長短倉策略的回報主要來源並非大市整體升幅，而是來自買進跑贏大市的股票以及沽空跑輸大市的股票；以行家的說法就是「賺alpha而不賺beta」，這種策略的特質在熊市當中特別亮眼。

由於容許長短倉需要對程式做一定程度的修改，加上篇幅所限，長短倉策略的測試留待下期分解，敬請留意。