这是一个非常有趣的问题，因为“更好”取决于具体的量化交易框架、数据环境、风险偏好和策略师的能力。非凸（Non-Convex）、跃然（Jump）和卡方（Chi-squared）这三个术语在量化交易中通常指代不同类型的策略或模型，它们各有优劣：
1. "非凸 (Non-Convex) 策略/模型:" "含义:" 通常指优化目标函数或策略逻辑本身是非凸的。这意味着可能存在多个局部最优解，找到全局最优解通常比较困难（例如，需要用到复杂的优化算法或启发式方法）。在机器学习领域，深度神经网络等复杂模型通常被视为非凸优化问题。 "潜在优势:" "更强的拟合能力:" 非凸模型可能能够捕捉到数据中更复杂、更细微的模式和关系，从而在历史数据上表现更好。 "更高的灵活性:" 能够适应非线性、非平稳的市场环境。 "潜在劣势:" "优化困难:" 寻找全局最优解的计算成本高，且容易陷入局部最优。 "过拟合风险:" 过于复杂的模型更容易拟合历史数据的噪声，导致在未来数据上的泛化能力差。 "鲁棒性可能较差:" 对参数微小变动或数据分布的微小变化可能表现出较大的敏感性。 "适用场景:"

非凸、跃然、卡方，哪个量化T0策略更好？