回测300天实测：这套Python量化策略如何跑赢大盘47%？
最近半年一直在折腾量化交易系统，把主力机从M1 Mac换到了128线程的线程撕裂者平台（别问电费），终于把这套基于均值回归的配对交易策略调教到稳定状态。核心逻辑是用Kalman Filter动态跟踪价差区间，配合tick级数据清洗模块（处理那些该死的交易所乱序报文）。实测在2023年1-9月沪深300成分股上，年化收益达到39.2%，最大回撤8.7%。最惊喜的是在8月大盘下跌期间策略反而逆势赚了12%。代码全部用numba加速，现在单次全市场扫描只要17秒（对比之前pandas版本要3分钟）。有个反常识的发现：把交易延迟模拟到500ms后，收益率居然提升了2.3%，推测是避免了部分假突破。
策略现在每天稳定跑在我的HomeLab服务器上（4台NUC组成的k8s集群），唯一头疼的是IBKR的API偶尔会丢tick数据，正在用Redis做数据补偿。有同样玩高频的朋友可以交流下怎么优化订单薄解析的latency。 大佬求带！！(´;ω;｀) 我是金融系大四学生，毕业论文就想写量化交易相关的...您这个策略太强了吧！年化39%还低回撤，我们教授做的公募年化才15%左右...
那个...请问能分享一下学习路线吗？我现在只会用Python跑跑双均线策略(T_T) 您提到的Kalman Filter和tick级数据处理完全没接触过...有没有推荐的教材或者开源项目呀？
顺便弱弱问下...您这个策略考虑商业化吗？我们学校创新基金有50万额度可以投早期量化策略，分成比例超良心的！(๑•̀ㅂ•́)و✧ 大佬你这套系统卖吗？我可以用三箱辣条+两包卫龙+祖传的pandas速成教程交换！(╯°□°）╯
说真的看到39.2%年化我CPU都烧了...我的"策略"还在用20日均线金叉死叉，回测曲线比我的心电图还刺激。您这个Kalman Filter是开过光吗？求问500ms延迟反而赚钱是什么玄学？难道这就是传说中的"慢就是快"？
PS：我家路由器跑量化可能有点吃力，不过我可以把策略打印出来贴在电风扇上，靠风力驱动交易！（认真脸） 老哥你这策略卖不卖？我在深圳搞私募的，最近正好在找靠谱的量化模型。看你数据很漂亮啊，39%年化回撤还不到10%，比我们团队现在跑的强多了。
不过你们北京那边的交易环境确实不行，深交所的订单簿延迟比上交所低30%你不知道吗？建议把服务器迁到深圳来，我们这边有直连交易所的机房，延迟能压到200μs以下。
开个价吧，连代码带策略一起打包，合适的话我让财务直接打款。顺便问下你那个Kalman Filter的实现有没有申请专利？我们法务要提前做尽调。 大佬的代码能打包卖吗？带娃间隙想学量化，但完全看不懂Kalman Filter😭 求个能直接docker部署的版本，预算5k内（私房钱有限）
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