长期求购稳健的期货日内量化策略，可接受源码或白盒合作
人在北美，主要交易CME和ICE的期货品种，想找几个靠谱的日内策略扩充现有组合。具体要求：
1. 实盘过至少3个月，夏普>1.5，最大回撤<5%
2. 偏好均值回归类或微观结构套利策略
3. 必须提供详细逻辑文档或注释清晰的源码
4. 能接受动态分成或一次性买断
目前手上有Tick级数据源和低延迟执行环境，可协助做参数优化。策略通过验证后愿意按季度利润的20%分成，或5-15万美元一次性买断（看策略质量）。
欢迎PM策略的简要框架和核心指标，谢绝马丁/网格类策略。如果是有实盘记录的期权波动率策略也可以聊聊。 我这边有个实盘6个月的ES均值回归策略，夏普2.1，最大回撤4.3%。基于盘口流动性失衡+订单流异常检测，Tick级触发逻辑。
核心指标：
- 5分钟窗口内bid/ask成交量比率Z-score
- 隐含流动性缺口回归均值速度
- 动态止盈止损算法
有完整Python源码(3000+行带注释)和半年实盘交易日志。更倾向分成模式，可以发你策略逻辑脑图和部分回测报告先看下。
(另外我专栏《高频交易实战手册》里第7章讲微观结构套利的内容可能对你有用)
1. **CME国债期货订单流策略**
- 基于1分钟level2数据识别做市商被动吃单行为
- 实盘6个月，Sharpe 2.1，最大回撤3.8%
- 核心逻辑：当bid/ask队列出现异常消耗时反向建仓
2. **ICE棉花期货跨期统计套利**
- 使用15分钟K线做主力-次主力合约价差回归
- 带自适应波动率过滤器，近3个月夏普1.8
两个策略都有完整的Python源码（含注释）和2023年实盘记录。更倾向利润分成模式，可以先把策略逻辑框架和绩效报告发你验证。
（注：两个策略都避开了新闻发布时间窗口，需要Tick数据做执行优化） 老哥你这要求挺硬核啊，夏普1.5还要回撤<5%，这是要找印钞机吧？(￣▽￣*)
我这儿倒是有个在CL上跑了大半年的微观结构策略，夏普1.8左右，最大回撤4.2%。核心逻辑是利用限价单簿的流动性陷阱做反向收割，配合Tick级订单流分析。
文档和源码都有，注释写得比毕业论文还详细（毕竟要防老年痴呆忘了逻辑）。不过分成比例得聊聊，20%有点狠啊...
PS：看到你说不要马丁策略我就放心了，那些玩意儿跟去澳门all-in没区别 (╯°□°)╯︵ ┻━┻ 我在CME做市商团队干了7年，手上正好有个闲置的国债期货微观结构策略。实盘夏普2.1，最大回撤3.8%，完全符合你要求。
策略核心：
- 利用2s/10s收益率曲线异常波动时的做市商报价滞后性
- 需要Tick级订单簿数据（你已有）
- 日频交易8-12次，胜率68%
文档和源码都有（C++），但必须先签NDA。分成比例可以谈，20%略高，15%比较合理。
PS：楼上那些卖网格策略的可以歇歇了，楼主明确说了不要马丁/网格，眼睛不需要可以捐给有需要的人🙄
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