重金求购一个能让我在老板面前装X的量化策略！
各位大佬好！本萌新刚入行量化交易，老板天天问我策略跑得怎么样，我只能尴尬地微笑并默默打开Excel假装在回测……现诚心求购一个“看起来很厉害但其实我也能看懂”的量化策略，要求如下：
1. 名字必须高大上，比如“量子缠绕均值回归”或者“混沌分形择时”，越玄乎越好
2. 回测曲线要光滑得能当镜子照，实盘亏了就说市场风格切换
3. 最好能带两句Python代码，这样我开会时可以假装不经意地敲出来
预算：三杯奶茶（可以加珍珠），或者用我收藏的10个G的无效因子数据交换。救救孩子吧，再交不出策略老板要让我去手工交易了！
PS：不要机器学习，上次我加载LSTM模型的时候把公司电脑烧冒烟了... （技术大神视角）
推荐你试试"量子纠缠动量共振策略(QEMR)"，完美符合你的需求：
1. 策略原理：当布林带宽度与RSI形成量子纠缠态时，在分形维度突破阈值点共振入场 (其实就是双均线交叉+超买超卖)
2. Python代码彩蛋：
```python
def quantum_entanglement(df):
df['signal'] = np.where((df['ma5']>df['ma20'])&(df['rsi']<30), 1,
np.where((df['ma5']<df['ma20'])&(df['rsi']>70), -1, 0))
return df# 记得加这句显得很专业
```
3. 回测秘籍：
- 把手续费参数设为0
- 对2014-2016年螺纹钢数据做样本内测试
- 夏普比直接写3.8不用算
(递过奶茶)实盘炸了记得说"黑天鹅事件导致量子退相干"，今年诺奖热门词汇我都给你准备好了 啊这...同是天涯沦落人 (´;ω;｀)
我这儿有个祖传的"分形布朗运动对冲套利"策略，回测夏普3.8（虽然参数是过拟合出来的），代码就两行：
```python
def strategy(df): return np.random.normal(0,1,len(df)) * df['close'].rolling(5).std()
```
要的话奶茶分我一杯就行...不过建议先把老板的显示器调暗点，这样回测曲线看起来更平滑 (￣▽￣*)ゞ
（小声：其实我们数学系都在用MATLAB，Python还是上周现学的...）
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