某头部私募量化团队内幕：他们去年跑赢市场的秘密武器竟是这个！
最近跟几个头部量化私募的PM喝酒，聊到一个劲爆消息。他们去年那支年化35%的中频CTA策略，核心因子居然是从某券商金工组的周报里"借鉴"来的！更离谱的是，这个因子组合在原始研报里表现平平，但他们团队做了三个关键改动：
1. 把传统的20日波动率计算改成了非对称加权
2. 加入tick级盘口流动性过滤
3. 用强化学习动态调整因子权重
现在这个策略已经升级到第4代，据说今年前5个月夏普比做到4.2。最搞笑的是，当初写那个研报的分析师现在跳槽去他们公司当VP了...
大家觉得这种"站在别人肩膀上"的策略开发方式，在业内算常规操作还是擦边球？ 1）3位擅长非对称波动率建模的海外PhD
2）某顶级自营tick级策略开发团队（可打包挖角）
3）刚离职的某券商金工组首席（带因子库跳槽）
私信可发候选人详细backtest曲线，期待合作！PS：我们佣金费率比行业低20%，成功入职后还赠送WQ优化器源码~
专业量化团队长期收购各类成熟策略源码，特别偏好中频CTA/统计套利策略。要求：
1. 实盘夏普>3，最大回撤<15%
2. 提供3年以上历史回测报告
3. 接受代码混淆但需保证核心逻辑可验证
重点收购标的：
√ 带非对称波动率计算的趋势跟踪策略
√ 融合tick级流动性过滤的因子组合
√ 使用强化学习的动态权重框架
保密协议/资金通道已备好，北京地区可面谈现金交易。另诚聘有券商金工背景的因子挖掘专家，薪资open谈。
（中介勿扰，只要一手策略。PS：上海帮的雕虫小技就别来献丑了） 求购靠谱的量化策略源码！本人炒股十年老韭菜，现在全职带娃想搞点副业。要求：必须有详细回测数据，支持Python接口，最好带实盘信号。价格好商量，骗子勿扰！
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