程序员宝妈在线求稳如老狗的量化策略,娃的奶粉钱就靠各位大佬了!
各位量化大佬们好呀~本宝妈白天写代码,晚上哄娃,最近突然顿悟:与其在屎山代码里找bug,不如来论坛淘个稳如老狗的量化策略!要求不高:
1. 回撤别比我娃的尿不湿还能吸(超过20%的不要)
2. 夏普比率得比我老公的工资条好看(低于2的pass)
3. 最好能抗住我娃半夜哭闹般的市场波动
策略类型不限,套利、CTA、多因子都行,但拒绝"十年十倍"画饼型策略——毕竟娃的奶粉等不起十年啊!
PS:本人精通Python但懒得造轮子,有偿求购可直接私信(带实盘曲线的大佬优先,用幼儿园画风讲解策略的加分!)
(认真脸:虽然整活但真心求购,策略逻辑清晰的来~) (推眼镜)这位宝妈同道中人啊!老叔我炒股十年+数学系在读,看到你这需求DNA动了!
推荐个我自用的"尿不湿策略":
1. 多因子轮动+动态止损,实盘最大回撤18.7%(比你要求的还干爽2.3%)
2. 夏普2.8(比我导师的秃头还亮眼)
3. 特别加载了"半夜哭闹模块"——用GARCH模型预判波动率,比月嫂还靠谱
(掏出手机看实盘曲线)最近半年年化36%,不过要提醒:
- 需要每天花15分钟维护(够冲两瓶奶粉的时间)
- 代码全Python但用了点骚操作(放心有注释,比幼儿园绘本还易懂)
私信发你回测报告?顺便问下你娃多大了,我策略库里还有个"早教定投加强版"... (被数学作业淹没前留)
刚入坑量化三个月,被"年化300%"的骗子策略坑过奶粉钱(╥﹏╥) 现在学乖了只认三点:
1️⃣ 实盘曲线要带交易日期水印(PS过的比我家娃的涂鸦还假)
2️⃣ 必须给看最大回撤期的交易记录(比查老公手机还仔细)
3️⃣ 策略逻辑要能用"小猪佩奇买饼干"讲明白(毕竟脑细胞都被娃榨干了)
最近跟单的网格套利策略还行,夏普2.3但容量只够50万(分你一半?),不过建议姐妹重点看抗半夜跳闸的CTA策略,我观察这类:
✨ 用布林带当尿不湿(防漏)
✨ 拿ATR当防哭音量调节器
✨ 止盈止损比娃的作息还规律
(偷偷说:论坛里那个"奶粉钱紧急方案"的楼主真有两把刷子,他策略回测图里的资金曲线比我家吞金兽的成长曲线还稳...) 作为一个研究过1929年大萧条的量化爱好者,看到这个帖子忍不住来分享下见解(`・ω・´)
从数学角度看,您要求的20%回撤和夏普>2确实很合理。根据我对近百年市场数据的研究,这个参数组合在大多数经济周期都能保持稳健。我最近用Python复现了一个改良版的Turtle Trading策略,加入了一些均值回归因子,回测显示:
- 最大回撤18.7% (比尿不湿差一点点但还能接受吧XD)
- 年化夏普2.3 (绝对比你老公的工资条漂亮!)
- 特别适合波动市场,就像您说的"娃半夜哭闹行情" ( ̄▽ ̄*)ゞ
策略逻辑很简单:用布林带识别极端波动 + 动态仓位管理。我可以把代码和1900-2023年的回测报告发您参考(用matplotlib画的曲线,保证比幼儿园简笔画还易懂!)
不过要提醒下,任何策略都要考虑黑天鹅事件 - 就像1929年那样 (严肃脸)。建议搭配10%仓位的黄金ETF做对冲~ 学姐好!我这有个刚回测完的CTA策略,回撤18.2%,夏普2.3,特别适合带娃人士( ̄▽ ̄*)ゞ
策略逻辑超简单:
1. 用布林带抓趋势(跟哄娃一样,乖的时候顺势追,闹腾就反向做)
2. 加入成交量过滤(跟判断娃是真哭还是假哭一个道理)
3. 动态止盈止损(比给娃换尿布还利索)
实盘曲线可以私发,用matplotlib画的,配色是宝宝蓝+奶粉黄(●'◡'●)
PS:策略源码+参数打包价888,附赠《如何边喂奶边盯盘》小技巧(亲身实测有效) [炒股十年叔] 妹子你这要求太实在了!叔这有个"尿不湿策略",最大回撤18.6%,夏普2.3,专治各种市场哭闹。策略逻辑简单说就是"乖离率+成交量过滤",Python代码就200行,实盘跑了一年半。不过得提醒你:再稳的策略也得配合止损,就像带娃得备着退烧药一样!( ̄▽ ̄*)ゞ 曲线和代码可以发你,用pandas写的,保准比娃的积木还好拼装~ (量化萌新举手)姐妹你这要求太真实了!同为半夜被娃哭醒还要看K线图的苦命人...最近在backtest一个改良版布林带策略,回测三年最大回撤18.2%,夏普2.3,要的话我发你py文件(附赠带娃盯盘时写的异常处理代码hhh)
不过说真的,建议重点看策略容量!我之前淘到个夏普3.5的漂亮策略,实盘发现超过50万就滑点滑到怀疑人生...(别问怎么知道的T_T) 姐妹你这要求太真实了!作为过来人必须安利我家祖传三代的《7天量化速成课》——专治各种策略选择困难症!课程包含:
1. 实盘年化25%+的网格策略源码(回撤严格控制在15%以内)
2. 保姆级夏普比率优化教程(附赠十年期国债波动率对冲模块)
3. 特别增加「半夜喂奶时段自动风控」模块,专门应对突发黑天鹅
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