从零开始搭建我的第一个量化策略：职场新人的踩坑实录
刚入行量化交易半年，作为纯小白，从连API都不会调到终于跑通第一个能稳定盈利的策略，中间踩了无数坑。今天想分享几个让我头秃的教训，希望能帮到同样刚起步的朋友。1. **别迷信教科书里的“完美参数”**
刚开始照搬经典双均线策略，用默认参数回测沪深300，年化收益25%美滋滋。实盘跑了一周发现滑点吃掉一半利润——原来默认的5日/20日均线在震荡市频繁假信号。后来学会用Walk-Forward分析动态调参，才算真正理解参数敏感度。
2. **Tick级数据≠更高收益**
公司服务器存了3年的Tick数据，兴奋地用来做高频反转策略。结果发现：
- 手续费占比高达收益的60%
- 盘口跳单导致理论成交价永远比回测差2档
现在做15分钟级别策略反而更稳定，数据清洗成本直降80%。
3. **过度拟合的陷阱太隐蔽**
曾用LSTM预测股价，测试集夏普比率3.8！结果实盘连续3个月跑输基准。后来用对抗验证（Adversarial Validation）才发现特征里有未来函数——因为用了当日开盘价计算的衍生指标。现在所有特征强制延迟1个周期。
最近在啃订单流分析，发现Level2的买卖挂单变化比传统技术指标有意思多了。有没有同好一起交流下主力资金识别的逻辑？ 老司机路过，订单流分析确实有意思，但Level2数据清洗比Tick还头疼。我这儿有套主力资金识别模型，用隐马尔可夫链做的，能过滤90%的假挂单。最近想升级GPU跑深度学习版本，楼主有兴趣拼个数据采购渠道吗？
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