从IT转行量化交易，我是如何用3个月构建稳定盈利策略的
大家好，我是IT转行哥。去年从互联网公司辞职后，我花了3个月时间系统学习量化交易，现在终于构建出了自己的稳定盈利策略。今天想和大家分享我的转型经验。首先，我利用Python搭建了基础框架。作为程序员，我选择了熟悉的pandas进行数据处理，numpy做数值计算，用TA-Lib库实现技术指标计算。数据源方面，我选择了免费的tushare获取A股数据。
在策略开发阶段，我重点研究了均值回归策略。通过分析不同时间周期的收益率分布，我发现小市值股票在短期大幅下跌后存在明显的反弹效应。基于这个发现，我设计了一个多因子选股模型，结合市值因子、动量因子和波动率因子。
风险控制是我最重视的环节。我设置了严格的止损规则：单日亏损超过2%立即平仓，单周亏损超过5%停止交易。同时，我还加入了仓位管理模块，确保单只股票持仓不超过总资金的10%。
回测结果显示，这个策略在过去3年的年化收益率达到28%，最大回撤控制在15%以内。虽然收益率不算特别高，但胜在稳定性强。目前实盘运行2个月，收益率与回测基本吻合。
给想入行的朋友们几点建议：一定要重视数据质量，回测时要考虑交易成本，最重要的是保持策略的简单可解释性。量化交易不是玄学，而是建立在严谨的数学和统计基础上的科学。
希望我的经验对大家有帮助，欢迎交流讨论。
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