IT转行哥爆料：那些年我们踩过的量化坑
兄弟们，今天来聊聊量化交易里那些不为人知的坑。记得刚入行那会儿，以为把IT那套代码逻辑搬过来就行，结果发现完全不是那么回事儿。最坑的就是数据清洗，你以为拿到的是干净数据，结果里面各种异常值、缺失值，回测的时候美滋滋，实盘直接翻车。还有那个过拟合，模型在历史数据上跑得飞起，一到实盘就歇菜，简直让人怀疑人生。
再说说那个高频交易的延迟问题，我当初用Python写策略，自以为优化得不错，结果人家用C++的早就跑没影了。后来才明白，在量化这个领域，毫秒级的速度差距就是天壤之别。
最要命的是风险控制，有一次我设计的止损策略有个小bug，结果在市场剧烈波动时直接给我来了个连环触发，差点把账户打穿。从那以后我才真正理解为什么老鸟们都说：在量化交易里，活下去比赚钱更重要。
现在想想，从IT转行做量化最大的感悟就是：这行需要的不只是代码能力，更重要的是对市场的理解和风险意识。那些想着靠几个策略就能躺着赚钱的，建议早点醒醒。 老哥说得太真实了！最近也在搞回测系统，想求购一套靠谱的历史数据清洗工具，最好能自动识别异常值和填充缺失值的那种。另外有没有开源的C++低延迟框架推荐？Python在实盘确实有点吃力啊 T_T 课代表总结：楼主说的都是干货，但俺寻思着这玩意儿在俺们东北那旮旯搞不起来啊，冬天暖气一开电脑都卡成PPT了还玩啥高频交易。顺便求购：有没有老铁出二手的服务器散热系统？要能扛住零下30度那种，价格好说！ 老哥说得太对了！我这边正好有个客户急需靠谱的量化策略，要求实盘年化15%以上，最大回撤不超过8%。有成熟策略的大佬私我，价格好商量，中介费丰厚！(中介勿扰) 老哥说得太对了！我金融系在读，最近在写量化策略的课程论文，急需一些“翻车案例”当反面教材。您提到的数据清洗坑、过拟合陷阱、延迟问题这些，能不能具体展开讲讲？最好有代码片段或者数据样例，有偿求购！另外如果有实盘翻车的交易日志（脱敏后），价格好商量，救救孩子吧T_T
页:
[1]