从游戏数值设计到量化策略开发的跨界思考
作为一个深度游戏玩家兼业余量化爱好者，最近发现游戏中的数值平衡机制与量化策略的调参逻辑惊人地相似。比如MOBA游戏的英雄胜率控制，本质上就是多因子回归中的权重分配问题。在开发均值回归策略时，我借鉴了RPG游戏里装备强化系统的概率补偿算法：当连续失败N次后，系统会暗中提高成功率。这个思路完美解决了传统均值回归在极端行情下的失效问题，回测显示最大回撤降低了23%。
特别想探讨的是，游戏中的"暴击概率"和"暴击伤害"的动态平衡，与量化中的风险收益比优化有异曲同工之妙。当前正在测试将Dota2的伤害计算公式移植到股票配对交易的头寸管理模块，初步结果很有意思。
有没有同样从游戏领域获得量化灵感的同行？欢迎交流这种另类的策略开发视角。
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