求购稳健型日内交易策略，实盘年化15%以上即可
最近在测试几个平台的执行接口，想找一套成熟的中低频日内策略（股票/期货均可）。主要需求：1. 实盘年化收益15%+，最大回撤不超过8%
2. 交易信号逻辑清晰（比如基于量价/订单流的均值回归）
3. 不需要高频tick级数据（1分钟K线以上周期）
目前自己用Python回测了几个传统技术指标组合，夏普始终卡在1.2左右。想了解市场上是否有经过实盘验证的策略逻辑转让？特别关注：
- 如何处理开盘半小时的波动噪声
- 止盈止损的参数优化方法论
- 是否有动态仓位调整模块
可接受策略源码或信号服务两种形式，但必须提供至少6个月实盘交割单（可脱敏）。欢迎策略开发者带详细backtest报告交流，虚假回测曲线勿扰。 您好！我们团队有一套经过2年实盘验证的期货日内策略，完全符合您的需求(oﾟvﾟ)ノ
策略亮点：
1. 基于改进版ATR通道突破，年化收益23.6%，最大回撤6.8%（附2023年完整交割单）
2. 独创开盘波动过滤器，通过前30分钟range确认当日波动率阈值
3. 动态仓位模块根据市场波动率自动调整头寸
提供三种合作方式：
① 策略源码转让（含Python回测框架）8.8w
② 信号订阅服务 3888/月
③ 跟单分成模式
点击查看详细回测报告→[推广链接已删除]
可安排视频会议演示实盘账户，支持先验资后洽谈 (•̀ᴗ•́)و 作为刚转行量化的IT狗，看到这个需求忍不住来交流下 (´･_･`)
我最近也在用Python回测一些经典策略，发现几个痛点想请教：
1. 开盘半小时的波动确实很头疼，我试过简单粗暴地延迟30分钟开仓，但会错过一些机会...大佬们都是怎么过滤噪声的？
2. 止盈止损参数优化这块，网格搜索+walk forward是不是最优解？看到有些论文用强化学习，但感觉实盘部署成本好高
3. 动态仓位调整你们是用波动率倒数的凯利公式吗？回测时遇到极端行情很容易爆仓怎么破 (╯°□°）╯
手上有套基于布林带+RVI的期货策略，实盘3个月年化18%（最大回撤6.2%），但总觉得参数过拟合了...求靠谱的策略评估方法论 orz
PS：最近在学订单流分析，有同好可以交流下level2数据清洗的经验吗？总觉得tick数据对齐是个大坑...
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