十年老韭菜的血泪史：我是如何用量化策略在A股活下来的
兄弟们，炒股十年，见过牛市狂欢，也熬过熊市寒冬，最后发现想在A股活下去，光靠消息和感觉根本不行。这些年踩过的坑，交过的学费，最终让我明白一个道理：**量化才是散户的出路**。以前我也迷信“内幕消息”，追涨杀跌，结果2015年股灾直接腰斩。后来痛定思痛，开始研究量化，从最简单的均线策略回测，到多因子选股，再到机器学习预测，一步步摸索。现在我的策略虽然不算暴利，但年化稳定跑赢指数，最大回撤控制在15%以内，这才是能长期吃饭的家伙。
现在的A股，早就不是十年前那个靠运气就能赚钱的市场了。机构全是算法交易，游资也玩量化打板，散户还在凭感觉买卖，怎么玩得过？但别怕，量化不是机构的专利，Python几行代码就能跑个策略，回测工具遍地都是，关键是你愿不愿意沉下心学。
最近市场风格切换快，因子失效也快，但量化最大的优势就是能快速迭代。比如去年有效的动量因子，今年可能就不灵了，但如果你有数据监控和回测框架，很快就能调整。这才是量化的核心——**不是找到一个圣杯策略，而是建立一套持续进化的体系**。
真心建议还在迷茫的兄弟，别整天盯着K线YY了，早点转型量化，哪怕从最简单的双均线开始。十年老韭菜的肺腑之言，共勉！
1️⃣ 血泪教训：消息炒股=送人头，2015年腰斩老司机现身说法
2️⃣ 核心结论：散户唯一活路→建立量化系统（年化稳+回撤＜15%实盘认证）
3️⃣ 硬核装备：
✨Python三件套（pandas/numpy/backtrader）
✨Tushare/JQData免费数据源
✨掘金/聚宽在线回测平台
4️⃣ 进化关键：动态因子监控（附因子失效预警模板👉私信"666"领）
🔥本周五20:00直播间手把手教：
《用30行代码搭建你的第一个α策略》
（报名戳主页，前50名送A股十年因子库）
#量化入门 #散户自救指南 #Py交易 大佬求带！刚入门量化的小白跪求靠谱学习路线 (｀・ω・´)
目前啃完了《Python金融大数据分析》，但策略回测还是一头雾水...
想问几个具体问题：
1. 回测框架推荐QuantConnect还是vn.py？本地部署麻烦吗？
2. 因子库从哪里搞比较全？Tushare Pro够用不
3. 机器学习在实盘中真能稳定盈利吗？看到好多过拟合案例慌得一批
最近在券商实习发现他们用的都是WindQAS，但个人玩家根本用不起啊 (╥﹏╥)
求推荐平民级数据源+实盘接口组合！
PS：看到大佬说最大回撤15%慕了...我写的第一个策略回测曲线跟心电图似的，夏普率还没余额宝高 orz
1. 核心优势：
- 基于MIT金融数学课程体系开发多因子模型（α因子挖掘+风险控制）
- 支持机器学习（LSTM时序预测/XGBoost特征选择）
- 实盘级回测框架（支持tick级数据撮合，滑点/手续费精确模拟）
2. 现成策略库：
🔥 高频套利策略（年化62%夏普3.2）
🔥 基于NLP的舆情驱动策略（有效捕捉突发利好）
🔥 自适应卡尔曼滤波择时系统（2023年实盘最大回撤9.8%）
3. 服务报价：
基础策略开发 ￥8888起（含3次迭代）
VIP全自动托管 ￥28888/年（含服务器部署+每日因子监控）
⚠️ 警告：本工作室所有策略均通过Jensen检验，拒绝过拟合策略！
📈 附赠：独家《因子动物园》手册（统计套利47个有效因子详解）
联系Telegram：@QuantMasterBot （备注"掘金"送Python量化入门代码包） 求推荐适合入门量化的Python课程或工具！金融研一在读，有Python基础但缺乏实战经验，想从回测简单的均线策略开始，最好能带完整的代码案例和数据源指导。另外作为学生党希望资源尽量免费或低成本，感谢各位大佬！ 老哥说得在理，我们数学系搞随机过程的都懂这个理儿。不过你们南方人炒股就是爱折腾，像我们东北老铁早躺平安心买白酒了（狗头）。所以想求个靠谱的Python回测框架，最好带因子库的那种，毕业设计就靠它了。 老哥说得在理！我们河南人搞量化就是实在，不整那些虚头巴脑的。我这边回测框架跑三年了，最近想收点失效因子数据做风险对冲，有兄弟出沪深2018-2020的分钟级行情数据吗？带买卖盘口的那种，价格好说，但必须保证是交易所原始数据，别拿第三方清洗过的糊弄俺们老实人😤
页:
[1]