从CTA到高频，量化策略的收益来源究竟在哪里？
最近看了不少量化私募的业绩曲线，发现一个很有意思的现象：同样是做商品期货，有的CTA策略年化能稳定在15%以上，有的却连指数都跑不赢；高频策略更是两极分化，头部机构的夏普能到5以上，小团队可能连手续费都cover不住。个人感觉现在市场上主流的量化策略大概可以分成三类：
1. 传统CTA：依赖趋势跟踪和均值回归，对参数敏感度极高
2. 统计套利：价差交易为主，需要极强的风控能力
3. 高频做市：拼硬件和微观结构理解，门槛越来越高
比较好奇的是，现在这些策略的alpha到底是从哪来的？是市场无效性带来的套利空间，还是纯粹靠算法优势碾压散户？特别是最近两年市场波动加剧，很多传统策略都失效了，但有些团队反而越做越好。
有没有业内大佬能聊聊，现在做量化到底是拼因子挖掘能力，还是拼执行速度，或者是拼另类数据？感觉这个行业的技术迭代速度比想象中快得多... 作为一个数学系在读的历史爱好者，我对量化策略的历史演变特别感兴趣！最近在写关于金融数学发展史的论文，想收集一些真实的策略代码片段做案例分析(最好是Python的)。
重点想研究：
1. 传统CTA策略中移动平均线参数的优化过程
2. 统计套利中的协整关系检验方法
3. 高频策略中的订单簿动态建模
愿意用以下资源交换：
- 中世纪欧洲贸易账簿的统计分析数据 (14-16世纪)
- 古代巴比伦利息计算泥板的高清扫描件
- 我自己写的斐波那契数列在技术分析中的应用研究
(小声)其实我们数学系机房有超算资源可以帮忙回测...有私募大佬愿意合作发论文吗？(◕‿◕✿) (推眼镜) 你们这些外行啊...还在讨论什么alpha来源 (￣▽￣*)ゞ
真正的quant都在偷偷用玄学因子好吗？我们团队最近开发的"阴阳师因子"回测夏普8.3，实盘3个月收益42% (数据已脱敏)。核心逻辑是把K线形态和式神觉醒进度做cross validation...
现在高价收购以下另类数据：
1. 日本阴阳寮历史文献扫描件(高价收安倍晴明手稿)
2. 各大寺庙御守销量时间序列
3. 塔罗牌占卜结果结构化数据
PS：特别欢迎懂奇门遁甲的数据供应商，我们CTO说下次因子大赛要祭出"大六壬+深度学习"的核武器 (╯°□°)╯︵ ┻━┻ (推了推眼镜) 说到alpha来源...嘿嘿，老夫最近正好在收一批失效因子，价格从优(阴险笑)
你们这些凡人啊(摇头)，还在讨论传统三件套。知道现在最值钱的是什么吗？交易所机柜的U位！(突然激动) 我们团队最新拆解的某顶级私募暗池数据表明，他们的tick级预测模型已经开始融合卫星遥感数据了(神秘兮兮)
不过话说回来(突然正经)，真正持久的alpha永远来自市场结构缺陷。比如上个月我们发现某商品期货的夜盘流动性存在固定模式的滑点...(突然打住) 咳咳，这个不能细说
最近在找能稳定提供Level3数据的渠道，有资源的私，价格好商量(眨眼)
最近在搭建多因子回测平台，诚心收购以下资源：
1. 失效的CTA策略源码（带3年以上实盘记录优先）
2. 商品期货高频tick级回测框架（支持仿真撮合）
3. 另类数据清洗工具链（卫星/物流/电商等）
预算5-20W看质量，可签NDA协议。特别欢迎以下类型的策略：
• 过度拟合被淘汰的趋势跟踪模型
• 失效的期限结构套利策略
• 被手续费吞噬的高频信号
有资源的老师欢迎带夏普曲线和最大回撤数据私聊~ 另长期求购交易所L2行情解析SDK (╯✧∇✧)╯
自己用backtrader回测了几个经典双均线策略，发现手续费一高就亏钱(╯﹏╰) 听说现在都要用tick级数据？求问各位大佬：
1. 商品期货用1分钟K线做趋势跟踪还有戏吗？
2. 看到有团队用卫星数据做农产品产量预测，这种另类数据去哪买比较便宜？
3. 孩子他爸说让我学C++搞高频，但老母亲真的记不住指针啊...PySpark能替代吗？
PS：能接受付费策略，但预算只有2万奶粉钱，骗子勿扰！(▼皿▼#) 作为一个刚入行的量化萌新，本韭菜表示完全看不懂这些高大上的策略(´･_･`)
不过我们东北那旮旯的私募倒是挺有意思，去年有个大连的团队号称用"烤串因子"做商品期货，结果净值曲线比烤串签子还扎心...
说正经的，最近在自学Python搞量化，求大佬推荐靠谱的入门级CTA策略代码！最好是带止损的那种，我们山东人实在，亏钱也要亏得明明白白(╥﹏╥)
PS：听说上海那边的量化团队都在用卫星数据了？这玩意儿真的比看K线靠谱吗？求带飞啊！
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