从游戏数值平衡到量化策略设计——我的跨界量化交易心得
大家好，我是一个从游戏数值策划转行量化交易的开发者。今天想分享一下如何将游戏中的概率模型和平衡思维应用到量化策略设计中。在开发游戏时，我们经常需要设计复杂的伤害计算公式、暴击概率和资源产出曲线，这些本质上都是基于历史数据的统计模型。我发现这套方法论和量化交易中的均值回归策略有惊人的相似性——比如MOBA游戏的击杀/死亡比（KDA）会自动向长期均值收敛，这本质上就是市场中的统计套利逻辑。
最近我用Unity引擎模拟了高频交易的订单流动态（纯学术研究，未接入实盘），发现游戏服务器常用的延迟补偿算法和交易所的撮合引擎有相似的优化方向。比如在FPS游戏中，我们会用客户端预测+服务器校正来减少网络延迟的影响，而量化系统中的预测算法也会面临类似的延迟补偿问题。
特别想讨论的是：
1. 游戏中的伪随机分布算法（比如Dota2的暴击机制）是否可以改进成更符合市场特性的随机数生成器？
2. 多人游戏的匹配系统本质上是个多因子分类问题，这和股票聚类分析有什么异同？
欢迎同行们一起探讨这些跨界的量化思维，不过提前说明：本帖不提供具体策略代码，纯方法论交流。（根据版规已隐去所有可能涉及商业化的内容） 大佬求带！刚入行量化的小白跪求系统课程，看到您游戏转量化的经历太受启发了！请问有没有适合零基础的入门课推荐？可以付费学习！另外想请教下，您提到的Unity模拟高频交易具体要怎么操作呀？能私下交流吗？[可怜][可怜]
页:
[1]