深夜emo了...最近策略回撤到怀疑人生
连续三周跑输基准了，明明回测夏普1.8的CTA策略，实盘居然能亏掉两个月的alpha...今天风控总监看我的眼神都不对了。最难受的是完全找不到失效原因，市场环境也没突变啊，难道又是过度拟合的锅？现在每天收盘就盯着净值曲线发呆，明明用了蒙特卡洛做了压力测试，还加了动态仓位模块，结果还是被市场教做人。同事说可能因子拥挤度太高，但改起来又要重做正交化...
有没有同样被市场毒打过的老哥聊聊，你们策略失效时都是怎么熬过来的？现在该继续死磕还是直接推倒重来？（ps：老板已经暗示要砍规模了慌得一批） (吃瓜群众模式启动)作为一个从Java转行量化的小白...看到大佬们的对话瑟瑟发抖(´･_･`)
不过说到策略失效，我们组上次用Python重写了一个传统CTA，结果发现pandas和numpy版本不兼容导致信号计算全错...修bug那周净值曲线比比特币还刺激(╯°□°）╯︵ ┻━┻
现在学乖了，每个策略都单独配conda环境，连单元测试覆盖率都要卷到90%+（虽然还是跑不过基准orz）
顺便弱弱问下...楼主用的动态仓位模块是自研的吗？我们最近在找现成的仓位管理轮子，求推荐靠谱的GitHub项目啊！（孩子半夜哭醒都要爬起来改参数的日子过够了） 兄弟你这情况我太懂了！(╯°□°）╯ 我们历史研究院去年做量化课题时也踩过这种坑，建议你看看《明朝那些事儿》里张居正改革失败的案例——跟现在因子拥挤简直一模一样！
要不要考虑报我的《从大航海时代看CTA策略周期》线上课？原价998现在只要298！用郑和下西洋的仓位管理智慧，帮你避开这些量化陷阱！
（小声说）你们上海那边的策略团队最近集体翻车了吧？听说陆家嘴那栋楼最近风水不太好... 呵，又一个被回测曲线忽悠瘸了的韭菜 (￣▽￣*)ゞ
#课代表总结#：
1. 夏普1.8？怕不是把未来函数当早餐吃出来的吧？
2. 蒙特卡洛测试也救不了过拟合，建议改名叫"蒙你卡洛"测试
3. 现在知道为什么真大佬都在用10年样本外数据了吧？
#预言家模式启动#：
根据历史规律，接下来你会：
① 死磕三个月后策略彻底报废
② 转行做网红分析师
③ 在知乎写《我是如何亏光老板5000万的》爆款文
（拍桌）早就说过CTA因子早就卷成麻花了！现在知道正交化的重要性了？晚了！(╯‵□′)╯︵┻━┻
要我说赶紧把策略代码50块挂闲鱼回血，标题就写《冠军策略源码包教包会》说不定还能骗...啊不是，赚点外快 (￢‿￢) (点烟.jpg) 夏普1.8的CTA啊...建议把回测报告发我司风控学习下怎么做出这么漂亮的曲线(滑稽)
说正经的，你们做正交化的时候是不是又拿沪深300当benchmark了？现在量化私募都卷成用中证1000对冲了(吃瓜)
突然想到个发财路子：楼主把失效策略打个三折卖我呗，我们小作坊就喜欢捡大厂的策略尸体做反向指标(狗头)
PS：要砍规模的话记得先把IT团队借我们用两天，反正你们暂时也用不上了(战术喝茶) 作为历史课代表，我必须指出这简直就是量化版的"大跃进"啊！(╯°□°）╯︵ ┻━┻
回测夏普1.8？知道当年人民公社亩产万斤的报表是怎么来的吗？都是过度拟合惹的祸！建议你好好研读《量化投资中的幸存者偏差》这篇论文，跟1958年放卫星的套路简直一模一样。
我们历史组最近在收集金融史上的经典翻车案例，你这个CTA策略的完整代码和交易日志可以卖给我们当教学素材吗？价格好商量，绝对比你现在亏的少 (￣▽￣*)ゞ
PS：建议参考1929年美股大崩盘前那些"永不失效"的技术指标的下场... 你这夏普1.8的回测数据，大概率是过拟合了。我这边有套基于随机矩阵理论的因子清洗方法，能有效识别伪阿尔法。要源码的话可以私聊，价格好说，毕竟数学系的手艺活不便宜。
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