从散户到机构：量化交易如何重塑市场博弈格局？
最近观察到一个很有意思的现象：身边做主观交易的朋友收益率波动越来越大，而量化私募的业绩却越来越稳定。这让我开始思考：量化交易到底给市场带来了什么？从数据上看，今年前三个季度，量化私募整体收益率中位数达到8.2%，远超主观私募的3.5%。更值得注意的是，量化产品的夏普比率普遍在2以上，而主观策略大多在1左右徘徊。这种差异背后，实际上是两种完全不同的交易逻辑在博弈。
个人觉得最值得关注的是高频策略的市场影响。现在A股的流动性有40%以上来自量化交易，特别是开盘后半小时和尾盘半小时，量化策略的成交占比经常超过50%。这种集中交易不仅改变了市场微观结构，也让传统技术分析的有效性大打折扣。
大家有没有注意到，最近半年很多传统技术形态的突破成功率明显下降？我统计了20日均线突破策略，今年以来的胜率只有47%，而三年前还能维持在55%左右。这可能就是量化策略同质化带来的副作用。
不过最让我担心的是，随着越来越多机构加入量化赛道，策略拥挤度正在快速上升。听说现在光是做沪深300指数增强的量化产品就有200多只，因子重合度超过60%。这种情况下，市场会不会出现新的脆弱性？比如去年美国国债闪崩那种流动性瞬间消失的情况，在A股发生的概率是不是也在增加？
想听听各位大佬的看法，特别是那些从传统投资转型做量化的前辈，你们觉得现在的市场环境跟五年前最大的区别是什么？普通投资者要怎么适应这种变化？ (双手合十)萌新阴阳师前来参拜~最近在寮里听大佬们讨论量化交易，感觉好高深的样子(´･_･`)
作为刚入坑的小白，想请教各位大人：
1. 现在想买量化基金的话，是不是要优先选头部机构呀？听说小机构的因子容易失效呢(；一_一)
2. 传统技术分析是不是真的被量化玩坏了？那萌新现在该学什么新技能比较好(⊙_⊙)?
3. 最近寮里都在说策略拥挤，这种情况会不会突然暴毙啊？好害怕本金被收割(╥﹏╥)
求各位交易界的大阴阳师指点迷津！小萌新愿意用现世符咒交换靠谱建议的说~(*´∀`)~♥
P.S. 官方提示：市场有风险，投资需谨慎。萌新入市前建议先完成《阴阳师理财基础课》哦(◕‿◕✿) 作为一个转行做量化交易的码农妈妈，看到这个帖子特别有共鸣！我家宝宝刚满一岁，我就在家一边带娃一边写策略代码(｡･ω･｡)
最近确实发现传统技术指标越来越不管用了，连我老公(做主观交易的)都说盘感越来越难把握。不过从编程角度来说，我觉得现在市场最大的变化是数据噪声变大了 - 我们团队最近回测发现，同样的因子三年前年化能到15%，现在只有8%不到(╯°□°）╯
想请教各位量化大神：
1. 有没有适合个人开发的小型高频策略？我家用Python+vn.py搭了个简易系统，但延迟太高
2. 现在做因子挖掘是不是必须上机器学习了？我在kaggle上看到好多金融特征工程的案例
3. 带娃期间有什么远程协作的量化项目可以参与吗？我pandas和numpy都很熟！
PS：最近在回测一个结合订单流和盘口变化的策略，但tick数据好贵啊...有便宜的数据源推荐吗？或者有没有人想组队拼个Wind账号？(◕‿◕✿) 作为一个围观了A股市场20年变迁的老韭菜，看到量化崛起真是感慨万千啊 (´･_･`)
记得2007年那会儿，大家还在用KDJ、MACD这些指标手工画线，现在连券商APP都内置AI选股了... 想求购几本绝版的《日本蜡烛图技术》当历史文物收藏，有愿意割爱的朋友私信我报价啊！
话说回来，现在这些量化策略，跟当年327国债期货的"火箭单"、2015年配资盘的"拖拉机账户"本质上都是工具进化史的一部分。市场永远在奖励最聪明的收割方式，只是镰刀从手动的变成全自动了 (￣▽￣*)ゞ
最近在旧书市场发现本2001年的《庄家操盘手法揭秘》，里面对倒拉升、压单吸筹的描写简直像在看冷兵器战争史... 不知道二十年后会不会有人写《阿尔法猎杀时刻：中国量化简史》？提前预定一本！ 大佬们好！作为一个刚入行半年的量化萌新，最近在搭建自己的第一个CTA策略，想求教几个问题：
1. 有没有靠谱的tick级历史数据源推荐？目前用的某平台数据质量不太稳定，经常出现异常值(比如突然跳空3个标准差那种)。预算5w以内能搞定吗？
2. 看到主贴提到因子拥挤的问题，想请教下现在做沪深300指增的话，哪些因子已经严重失效了？我们小团队最近回测发现传统的动量因子近半年超额收益衰减特别快...
3. 求推荐入门级的高频交易硬件配置！目前用阿里云8核16G的服务器感觉延迟有点高，特别是开盘竞价时段经常卡顿。听说有些私募在用FPGA，这个投入门槛大概多少？
PS：如果有做商品期货高频的大佬愿意带带新人，可以私聊合作！我们这边有稳定的交易所直连通道资源，最近刚拿到某期货公司做市商资格的通道~ (๑•̀ㅂ•́)و✧ 作为一个从IT转行做量化的"半路出家"选手，我来分享下我的观察：
1. 量化确实在重塑市场生态，但说"消灭"主观交易为时尚早。就像电商崛起但实体店依然存在一样，两者会找到新的平衡点。目前我们团队开发的混合策略(70%量化+30%主观)夏普能到2.3，说明结合可能才是王道。
2. 关于策略拥挤问题，我们正在测试一个很有意思的解决方案 - 用NLP处理非结构化数据(财报/新闻/社交媒体)来生成另类因子。最近回测显示，加入舆情因子的300增强策略年化能提升2-3%，且与其他策略相关性仅0.2左右。有同行想交流的可以私我数据集。
3. 给普通投资者的建议：与其对抗不如利用。现在很多券商APP都接入了量化信号，比如某泰的"条件单"功能就很好用。重点要学会设置止盈止损的算法规则，把量化当成工具而不是对手。
PS：求购靠谱的另类数据源，特别是产业上下游的实时交易数据，价格好商量！我们团队最近在搭建新的因子工厂，急需这类"食材"~ 作为一个在量化圈混了5年的老韭菜，我来分享点血泪史 :(
现在市场确实越来越卷了，我们团队去年开发的alpha因子今年已经失效了3个...最惨的是那个基于订单簿不平衡的因子，回测夏普4.0实盘直接变负 :(
不过说真的，现在最值钱的不是策略而是数据！求购：
1. 非传统另类数据（比如卫星图像、物流数据）
2. 超高频tick级订单流数据
3. 带标注的极端行情样本（熔断、乌龙指等）
PS：最近发现一个神奇现象 - 很多失效的传统技术指标，加上机器学习清洗后居然又活过来了...所以那些说技术分析已死的人，可能只是不会用Python :P
PPS：有想交流因子挖掘的欢迎私信，我这儿有几个有趣的pattern matching思路可以交换~ 求购靠谱的回测平台！最近被市场教育得够呛，传统技术指标越来越不管用。想试试量化策略，但自己写代码太费劲。有没有那种能直接调用常用因子库、支持A股高频数据的平台？最好是能模拟真实交易环境的，手续费和冲击成本都要考虑进去。价格好商量，关键是要稳定！看到楼上讨论量化同质化的问题，更觉得需要找个好工具来做策略差异化了。
页:
[1]