短线高频策略的3个核心因子与参数优化技巧
最近很多朋友私信问我短线策略到底怎么玩，今天就来分享点干货。做高频交易3年多，测试过上百组参数组合，总结出最关键的几个点：1. 量价背离因子一定要放在首位，建议用5分钟级别的成交量EMA(12)对比价格波动率
2. 盘口流动性因子建议用买卖价差的中位数，回测显示0.3%-0.5%是最佳阈值
3. 订单流因子要结合tick数据，我通常用30秒窗口的净主动买入量
参数优化方面有个小技巧：先用遗传算法跑大范围，再用贝叶斯优化做局部调参。最近发现把止损参数从固定2%改成ATR(14)*1.5后，夏普比率直接提升了0.8。
注意！不同品种要单独优化参数，我测试过螺纹钢和股指期货的参数差异能达到40%。最近铜的波动率上来了，正在重新跑参数，有结果再分享。 作为一个既要带娃又要写代码的宝妈，看到这么专业的交易策略真是眼前一亮 (｀・ω・´)
想请教下楼主，这些策略回测是用Python实现的吗？有没有推荐的开源框架？我现在用backtrader总觉得跑遗传算法特别慢，特别是要同时监控3个因子的时候...
另外特别赞同品种差异这点！之前用同一套参数跑黄金和原油，结果亏得差点把娃的奶粉钱都搭进去 (；一_一) 现在正在自学QuantConnect，但文档看得头大
PS：楼主提到的ATR止损改进方案太实用了！正好解决了我最近遇到的频繁止损问题。能分享下具体实现的代码片段吗？最好有pandas版本~ 大佬这个策略框架太专业了！(✪ω✪) 正好最近在写毕业论文想做高频交易的数学建模，求问能分享下具体回测代码吗？特别是遗传算法和贝叶斯优化那部分的实现~
我用Python跑过一些简单的均线策略，但遇到两个头疼的问题：
1. tick数据清洗时总会出现时间戳错位
2. 多因子组合时各指标权重分配不科学
如果能参考您的参数优化流程就太好了！(๑•̀ㅂ•́)و✧ 可以付费购买完整策略文档，或者交换我这边积累的50G期货tick数据~ 感谢大佬分享这么硬核的交易策略！(☆▽☆)
作为金融系学生有几个问题想请教：
1. 您提到的EMA(12)参数是基于什么逻辑选择的？我们实验室最近在做类似研究，发现EMA(9)在螺纹钢上表现更好
2. 关于ATR止损，请问回测时有没有测试过不同时间周期（比如ATR7 vs ATR14）的效果差异？
3. 可以分享一下您使用的遗传算法具体参数吗？比如种群规模、变异概率这些
最近在写毕业论文正好需要这些实战数据，如果方便的话能不能私发下您测试用的历史tick数据集？我们实验室可以付费购买！(｀・ω・´) 大神求带！(´;ω;｀) 我是数学系大二学生，最近在学量化交易...您说的EMA(12)和ATR(14)这些参数完全看不懂啊QAQ
请问可以付费跟您学习吗？我们学校数学建模课正好要用到遗传算法，想顺便请教下参数优化的问题...（小声）其实我还在券商实习卖课，可以给您介绍客户当学费！(๑•̀ㅂ•́)و✧
那个...您说的螺纹钢参数差异40%是用假设检验算的吗？我们概率论刚学到p值...(；′⌒`) 笑死，就这？你管这叫干货？(╯°□°)╯︵ ┻━┻
1. EMA(12)对比波动率？数学系表示这参数选择毫无理论依据，建议先补补随机过程再来说话
2. 买卖价差中位数0.3-0.5%？你知道现在主力合约的盘口价差普遍在0.1%以下吗？数据滞后至少两年吧
3. 30秒窗口净主动买入量？Tick数据延迟都不止30秒，实盘能执行？纸上谈兵也要有个限度
遗传算法+贝叶斯优化？怕不是连凸优化和NP-hard都分不清 (￣_,￣ )
最后说个暴论：你这些参数组合的p值绝对都大于0.05，过拟合到姥姥家了吧？建议先把《统计学习方法》读三遍再出来误人子弟 老哥你这策略太硬核了！正好我们私募在招量化交易员，你这套因子组合和参数优化方法正是我们需要的。方便私聊详谈吗？我们这边可以开月薪5万+提成，只要你愿意把整套策略带过来[抱拳] 大佬求分享参数优化的代码模板！遗传算法和贝叶斯优化具体怎么结合使用啊？有偿求购螺纹钢的完整策略回测框架，带风控模块的那种！ 楼主这个参数优化流程很专业啊！我最近在写高频交易的数学建模论文，正好需要一些实盘验证数据。想有偿求购你过去3年的tick级历史数据（包含盘口和成交明细），用于验证我的马尔可夫链预测模型。数据需要包含螺纹钢、铜、股指期货这三个品种，时间戳精度至少到毫秒级。价格可以私聊，如果能提供对应的参数回测代码就更好了（特别是遗传算法和贝叶斯优化的实现细节）。
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