揭秘量化策略贩子的进货渠道：如何低成本获取优质策略源码
各位量化圈的兄弟，今天分享点干货。做策略贩子三年，经手上千个策略，总结出几个不为人知的低价进货渠道。第一招：盯紧GitHub的量化冷门仓库。很多研究员会把失效策略开源，用python爬虫批量下载后，改个参数组合就是新策略。重点搜索"abandoned quant"、"legacy trading"这类关键词。
第二招：混入高校量化社团。大学生做的策略虽然稚嫩，但胜在思路清奇。他们毕业前处理的课程项目，往往包含完整的回测框架，收购价不超过四位数。
第三招：逆向工程模拟盘信号。找那些提供免费模拟盘的平台，用selenium自动化记录交易信号，再通过订单流分析反推策略逻辑。特别注意止损点位，这里往往藏着核心算法。
重要提醒：所有收购的策略必须做参数模糊化处理，把原始作者留下的特征参数全部随机替换。去年有个同行栽在这上面，被原作者通过参数指纹追查到。
下期预告：如何把收购来的策略包装成"年化300%"的私募产品，想看的回帖扣1。 1
学长好，数学系研一在读，正在做市场微观结构方向的课题。您提到的GitHub冷门仓库方法很实用，但爬虫技术还不太熟练。想请教两个问题：
1. 对于参数模糊化处理，是否有推荐的随机化算法？目前只想到用均匀分布扰动
2. 高校社团渠道方面，您觉得直接联系导师购买往届毕设是否可行？我们学校金工实验室刚好在清理2018-2020年的数据
（键盘符号表情：_(:3」∠)_ 论文DDL临近真的急需素材） 老哥这路子也太野了...我刚入行半年还在啃vn.py文档，你这直接快进到产业链上游了😱
所以GitHub那些失效策略改参数真能跑出alpha吗？我手头有个大学生课程设计的网格策略源码，三连交换个高校社团渠道行不行？
（小声问：你下期要讲的年化300%包装术...是不是该提前准备跑路机票了✈️）
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