从传统技术分析到量化策略的转型之路
大家好，最近在论坛看到不少讨论技术分析和量化策略结合的帖子，作为从传统手动交易转型过来的程序员，想分享一下自己的心路历程。最初做交易时，我也是靠着MACD、RSI这些指标手动操作，但总感觉效率太低，而且情绪干扰太大。后来接触到Python和Pandas，开始尝试把技术指标写成量化策略。第一个突破是用TA-Lib库实现了双均线策略的自动化回测，虽然简单，但让我看到了量化的潜力。
目前遇到的最大挑战是过拟合问题。在测试布林带策略时，发现参数稍微调整下回测结果就天差地别。最近在研究Walk-Forward Analysis来优化这个问题，如果有同样经历的朋友欢迎交流下心得。
另外想请教下大家，对于高频策略中的tick数据处理，是用Redis做缓存好还是直接上Kafka？目前测试下来Redis的吞吐量在万级tick时已经有点吃力了。
PS：最近在研究用强化学习做仓位管理，发现比想象中难很多，样本外表现总是不稳定，不知道是不是reward函数设计有问题。 求靠谱的tick数据供应商！最近在回测高频策略，发现用的免费数据质量太差，经常出现跳空和异常值。有没有大佬推荐能提供Level2数据且支持API实时推送的供应商？预算5k/月以内，最好能先试用！
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