从高频到中低频：2024年量化策略的收益风险特征演变
过去一年，市场微观结构的变化正在重塑量化策略的收益分布。作为从业8年的量化开发者，我们观察到几个关键趋势：1. 高频策略的Alpha衰减速度超出预期，部分传统价差策略的夏普比率已从3.5+降至2.0左右，主要受限于交易所手续费调整和做市商算法升级
2. 中低频基本面量化呈现分化，财务因子在A股的有效性季度环比下降12%，但另类数据（如供应链物流数据）构建的混合因子组合反而展现出更强稳定性
3. 商品CTA策略出现周期性复苏，中周期趋势跟踪在沪镍、纯碱等品种上的年化波动率比2022年降低40%，但动量持续性改善明显
当前最值得关注的其实是另类数据的结构化处理技术。我们发现，非传统数据源（如卫星图像、产业政策文本）经过NLP和计算机视觉预处理后，在3-6个月的中期持仓周期上能产生0.8以上的IC值。
欢迎同行交流不同频段策略的过拟合检测方法——特别是在使用机器学习时，如何平衡因子复杂度和样本外鲁棒性始终是个值得深入探讨的话题。 老哥分析得很到位啊！作为从IT转量化的老司机，深有同感。最近在搞另类数据这块，想求购靠谱的卫星图像处理方案，最好是能直接对接国内遥感数据的API接口。
我们团队现在用PyTorch搞了个多模态融合模型，但数据清洗这块太耗人力了。求推荐：
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2）支持GPU加速的影像特征提取框架
3）带行业分类标签的预处理数据集
预算不是问题，关键要稳定。之前被某云服务商的API坑过，动不动就限流...有现成解决方案的兄弟带价来撩，可走公司采购流程。顺便问下有用知识图谱做政策文本挖掘的吗？我们的BERT微调方案在产业政策因子回测时过拟合严重，夏普还不到1.2，求带飞！ [专业收购]长期高价回收各类量化策略源码，高频/中频/CTA策略均可，特别需要另类数据融合的机器学习模型。支持样本外测试验证，现金结算快，联系方式见签名档。另承接因子过拟合检测外包，经验证方法可显著提升策略鲁棒性。
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