相等頭寸加權模型極其普遍。

使用這一模型的寬客認為，如果某一頭寸好到位得擁有，就不再需要其他信息來決定其規模。這裡有個深層次的隱含假設金融產品具有同質性，不需要根據其風險或其他指標加以區分。如上交所言，對於給定的金融產品而言，信號強度的概念與預測的規模有關。信號強度通常會被忽略掉，除非信號強度已經強到非常值得建立頭寸。

初看起來，對這一問題的處理過於簡單。一些嚴謹的寬客已經針對這顧問題找到了解決方案。相等頭寸加權模型的基本前提是，對不同的頭寸加以區分(給予不同權重)可能會具有兩種負面結果，最終會超過非等權重加權所帶來的好處。

換言之，使用等權重模型是因為他們注意到了非等權重加權方法的很多缺陷。

非等權重方法的第一個存在問題是，它總是默認模型具有統計學童義上的能力和功效，對頭寸方向、波動幅度和(或)向相對於投資組閤中其他預測值變動的概率進行準確的預測。相反，使用等權重方法的寬客認為，只有在方向性預測上纔可以充分信任阿爾法模型，並且只要在方向性預測上有足夠的置信度可以確保值得進行交易，就值得進行和其他頭寸相同規模的交易。

投資組閤中非等權重方法的第二個潛在問題是，它一般傾向於在最好。的幾個預測頭寸上進行大的投注，而在其他預測上投注很少。但是，這種權重的差異都會使策略在看似很有吸引力的頭寸上承擔一些例外事件的風險，而不管進行預測時使用的是何種阿爾法模型。例如，在動量型策略中，最強的信號中銀多是那些價格已經發生了最大幅度移動(例如，已經具有明顯的趨勢)的金融產品。換句話說，交易者已經錯過了時機，在趨勢的峯值處得到最強信號所承擔正是趨勢可能會反轉的風險。

類似地，對於均值回復型策略，很多很強的信號也是產品的價格已經發生了很大程度的波動而項計會發生大幅反轉之時。但是通常來說，發生大幅波動，都是因為市場上有確切的信息導致波動延續下去。統計學家稱這種現象為逆向選擇偏誤。這種情形下的均值回復策略被形象地稱為空手套白狼。相當於是一個很強的趨勢會發生反轉，經常會發生趨勢繼續而沒有反轉導致策略損失的情況。

相等加權模型的最後一個優勢在其他一些模型中也存在。當從業者竭盡所能對他們在交易中所要用到的數據進行清理時，會出現不良數據混入交易策略的情形。如果不良數據有福多，等權重頭寸策略可以保證因顯然有誤的數據導致的預測所帶來的損失風險在可控範圍內。

事實上，阿爾法模型一般都會經過實際數據集的檢驗，模型的統計顯著性和預測能力基本上都是依據於分佈的均值或平均水平，而不是分佈的尾部。如果我們觀測到一個尾概率事件(不僅僅是個不良數據點)包含有很高的阿爾法預測收益，它可能會是個好的交易機會，但是與通常的阿爾法模型相比又具有極高的風險。這種情形下，相等頭寸加權方法也可以控制這種尾概率事件所帶來的風險。幾乎所有的阿爾法策略都存在類似的問題，這使得對非等頭寸加權策略加以攻擊變得很容易。

所以，等加權策略的一個基本論點就是，可以通過在儘可能多的頭寸上進行多樣化投注來減緩風險。值得注意的是，相等頭寸加權方法有時會受到流動性的約束，從而頭寸的權重只能在流動性允許範圍內儘可能地接近同等權重。

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