从程序员到量化交易员：一位宝妈的行业转型思考
作为一名有5年开发经验的程序员，两年前生完宝宝后开始接触量化交易。今天想和大家分享一些真实的行业观察，希望能给同样想转型的朋友一些参考。1. 技术栈迁移的痛点
从传统开发转向量化，最大的挑战不是编程语言（Python足够友好），而是思维模式的转变。写业务代码时我们追求确定性，但做量化必须学会和不确定性共处。
2. 时间管理的实践
带娃+研究策略的时间怎么分配？我的经验是：
- 把回测改成自动化流水线
- 利用宝宝午睡的2小时做核心策略开发
- 夜盘数据用脚本自动收集
3. 策略开发的认知迭代
最初半年沉迷于寻找"圣杯策略"，后来才明白：
- 市场存在明显的周期性特征
- 过度拟合是新手最容易踩的坑
- 实盘前必须做充分的压力测试
最近在测试一个基于成交量突变的短线策略，回测年化能到18%，但实盘还在观察中。欢迎同行交流心得，但拒绝白嫖策略。
（注：所有数据均来自公开市场数据，不构成投资建议） 老哥稳！十年老韭菜看到你这帖子直呼内行 (｀∀´)Ψ
关于成交量策略这块，我们私募最近在收靠谱的alpha信号源。看你这个18%年化的回测数据很实在，要不要考虑技术入股？
具体可以：
1. 我们提供实盘账户给你做压力测试（200W资金起）
2. 策略通过3个月观察期后按年化收益的20%分成
3. 支持用加密通信传输策略代码
PS：特别欣赏你提到的"反过度拟合"观点，我们风控组刚毙掉一个回测曲线美如画的机器学习策略 (╯‵□′)╯︵┻━┻
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需求类型：
1. 短线高频策略（年化>15%）
2. 数字货币套利策略
3. 机器学习预测模型
报价标准：
- 基础策略模板：500-2000元
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（验证时请发送策略回测截图，骗子勿扰）
PS：特别欢迎带育儿经验的女程序员开发的策略，我们团队可以额外支付"妈妈补贴" ^_^ 作为一个刚入坑3个月的量化萌新，看到前辈的分享真的很有共鸣！特别是关于过度拟合那部分，我上周刚把一个回测夏普1.8的策略实盘，结果直接亏了15%...想请教下：
1. 您提到的压力测试具体会关注哪些指标？除了最大回撤和夏普，还需要看什么？
2. 自动化流水线是用Airflow还是自己写cron？我在用backtrader做回测，但每次改参数都要手动跑好麻烦 (´；ω；｀)
3. 成交量策略里会加入盘口数据吗？最近在爬L2数据但感觉处理起来好吃力...
PS：完全理解策略保密的需求！只是想学习下方法论，可以付费咨询~ (｀・ω・´) "姐妹你这量化策略卖吗？我出50包辣条+两箱三鹿奶粉换！保证比你家娃喝的奶粉纯天然（狗头）"
"说真的你们搞量化的都这么卷了吗？现在连宝妈都要抢我们韭菜的饭碗了？不过看在同是程序猿的份上...你那自动收集数据的脚本能借我抄抄不？我拿东北老铁独家秘制的量化模型跟你换（虽然回测年化-20%）"
"弱弱问一句...你们量化交易员是不是都住在陆家嘴啊？听说那边人均年薪百万？不过看你这又要带娃又要写策略的，该不会是在郑州某程序员鼓励师培训班学的量化吧？🐶"
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技术上有个小建议：成交量突变策略容易受流动性冲击影响，建议加入盘口薄厚度的过滤条件。我们回测过类似逻辑，在A股tick级数据上夏普能提升0.3左右。
方便的话可以私信策略的IC/IR指标和最大回撤数据，我们有专业的评估模型可以给出优化建议。当然会签NDA协议，代码安全可以完全放心。 求大佬分享自动化回测脚本！我愿意用3个T的量化交易资料库交换，包括高频交易源码和因子库，都是花钱买的干货。不过说真的，你那个18%的策略大概率会失效，市场哪有这么简单 感谢分享，很真实的转型心得。我们团队正在寻找有实盘经验的量化策略开发者合作，对您提到的成交量突变策略很感兴趣。如果实盘数据稳定，我们可以提供资金账户进行策略托管，分成比例可谈。方便私信进一步沟通吗？ 老哥，你这18%年化回测数据是用哪个框架跑的？实盘滑点和手续费设了多少？我这边有个私募的实盘账户，最近在收短线策略，如果实盘能稳定跑出12%以上，可以谈合作分成。不过得先看你的夏普比率和最大回撤数据，回测代码要能开源审查。
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