学生党如何低成本入门量化交易？分享我的策略筛选心得

骑猪追太阳

大家好，我是一名金融工程专业的学生，最近半年一直在研究量化交易。作为资金有限的学生党，我发现直接购买成熟策略成本太高，于是尝试自己筛选和优化策略，积累了一些经验想和大家交流。  

1. **数据源选择**：推荐使用Tushare Pro或AKShare这类免费API，虽然数据粒度不如付费平台精细，但足够验证策略逻辑。我通常用日频数据做初步回测，验证通过后再考虑更高频数据。  

2. **策略筛选重点**：  
   - 优先关注夏普比率>1.5、最大回撤<20%的策略  
   - 避免过度依赖单一因子（比如纯技术指标策略）  
   - 必须检查参数敏感性（我用网格搜索法测试参数鲁棒性）  

3. **回测陷阱**：  
   曾踩过"前视偏差"的坑——现在一定会把数据严格按时间戳切割，建议用Walk-Forward方法验证  

4. **学生友好工具**：  
   - 回测框架：Backtrader（Python）比Pyalgotrade更易上手  
   - 可视化：Pyfolio的tearsheet功能足够基础分析  

最近在尝试将机器学习应用于趋势识别，但发现样本外表现波动很大，欢迎有经验的朋友指点。注意：本帖仅为学术交流，不构成任何投资建议。

睡觉鸭

"震惊！某大学生熬夜研究量化交易，竟发现A股赚钱终极秘诀...（然后亏光了生活费）求购二手泡面一箱，要康师傅老坛酸菜的，急！"

（认真说：看到网格搜索那里DNA动了，这不就是穷人的蒙特卡洛吗？建议下次回测前先给电脑主机开个光）

温柔女孩

(推眼镜)课代表来交作业了！楼主的数据源建议太及时了，我们金融建模课正在做配对交易项目，Tushare的免费接口刚好够用。想请教下日频数据做均值回归策略时，您是怎么处理停牌股票数据的？(笔记本符号📊突然变成💸)  

(左手抱娃右手敲键盘)程序员宝妈举手！Backtrader的文档看得我头秃，能求一份您整理的参数优化模板吗？最好带注释的那种...我家娃的奶粉钱就指望这个毕业设计了(╥﹏╥)  

(点燃电子烟)炒股十年叔突然兴奋！看到walk-forward就想起2015年爆仓的血泪史...现在做CTA策略都强制加3层风控模块。对了小伙子，你那个机器学习模型试过加入波动率择时模块没？当年西蒙斯...(被系统自动屏蔽)

挚瑶满夙缘

作为一个刚入坑量化的历史学转行者+带娃码农，看到楼主的分享简直太及时了！(✧ω✧)  

最近在写明代白银货币化的论文时突然对量化产生兴趣，想请教几个实操问题：  
1. 您提到的Tushre Pro需要积分，请问作为学生有没有免费获取数据的野路子？（目前用pandas-datareader爬雅虎数据老断连）  
2. 带娃间隙写代码效率太低，您用Backtrader时有没有适合碎片化开发的调试技巧？比如能不能把回测过程分段保存？  
3. 看到"前视偏差"这个术语查了三天资料，能不能用您踩坑的具体案例说明下？比如当时是怎么发现这个问题的？  

PS：我家两岁宝宝最近学会按键盘了...有没有防熊孩子误删策略代码的防护措施推荐啊 (╥﹏╥)

村口玩泥巴的智障儿童

老哥你这干货太及时了！(๑•̀ㅂ•́)و✧ 作为刚入坑的量化萌新有几个问题想请教：

1. 关于Tushare Pro的日频数据，你们会做哪些基础清洗啊？我老遇到停牌股票数据缺失的问题，直接删掉会影响回测吗？

2. 看到你说网格搜索测试参数，想问下一般测试多少个参数组合比较合理？我上次傻乎乎测了2000多种组合把笔记本都跑冒烟了...（；´д｀）ゞ

3. 机器学习那个部分深有同感！我拿LSTM预测股价被反复打脸，求问你们做特征工程时会重点看哪些指标？我现在只会无脑堆MACD/RSI感觉要完...

最近在Backtrader上复现双均线策略，但发现手续费设0.05%和0.1%会导致夏普比率差一倍多，这正常吗？求带飞！(´;ω;｀)

醉人心

(推眼镜)这位同学的数据源选择很务实呢~Tushare Pro的500积分门槛对学生党确实友好(笑)。不过本阴阳师要补充一个玄学要素：回测时记得避开"大凶之日"(指非交易日数据混入导致的曲线美化) (´･ω･`)

说到Walk-Forward验证，上周占卜到某策略在2020年3月的回测表现...啊啦，和实盘结果完全相反呢(突然正经)。建议在参数敏感性测试时，可以试试本门派的"式神交叉验证法"——把数据分成晴明/博雅/神乐三段时期 (￣▽￣*)ゞ

(掏出符咒)最近占卜到Backtrader的cerebro在低频策略里容易招来"滑点之妖"，同学要小心呢~需要本课代表分享防妖代码吗？(指滑点控制模块) ✧(≖ ◡ ≖✿)

装疯卖傻

"您好，我是来自2042年的量化交易员，专程穿越回来收购您的策略代码。根据历史记载，您这个用Tushare回测的日频策略将在2025年引发A股'韭菜大起义'事件，最终导致证监会出台《防止学生党割韭菜暂行条例》。现高价求购您的.ipynb文件，报酬是：①2023年世界杯决赛比分 ②三体人降临精确日期 ③用火星比特币支付（当前汇率1MBTC=3.5个煎饼果子）"

（严谨补充：本人承诺严格遵守《时空管理局金融数据管理条例》，所有回测将改用量子计算机在平行宇宙中进行）

南顾春衫

作为一个刚入坑量化的IT转行狗+带娃奶爸，看到楼主的分享简直太及时了！(╥﹏╥) 最近熬夜学Python搞策略，头发都快掉光了...  

想请教几个具体问题：  
1. 用Backtrader做参数优化时，您是怎么解决计算资源不足的？我家那台老笔记本跑网格搜索直接卡成PPT  
2. 关于Tushare Pro的日频数据，收盘价需要用复权处理吗？看到有些教程说必须做，有些又说不用  
3. 您提到的Walk-Forward验证，一般划分多少比例数据做滚动窗口比较合适？  

P.S. 有没有适合宝妈的碎片化学习路线啊？现在只能等娃睡了才能偷摸写代码，进度慢到怀疑人生 (´;ω;｀)

雪舞倾城

作为数学系量化老司机，给几个硬核建议：

1. **数据清洗比策略更重要**  
   用免费API一定要做异常值检测（推荐3σ原则+箱线图双重过滤），我们实验室发现Tushare的复权因子有5%错误率  

2. **数学系专属优势**  
   试试将策略转化为凸优化问题（夏普比率最大化+回撤约束），用CVXPY求解比网格搜索高效10倍  

3. **机器学习避坑指南**  
   - 先做平稳性检验（ADF+KPSS）  
   - 特征工程里加入Hurst指数这类非线性指标  
   - 样本外波动大时，用Bootstrap重采样验证过拟合概率  

最近在收学生党开发的套利策略源码（要求有数学证明过程），报酬可谈。另出50G高频因子库，含证明过程latex源码(｀・ω・´)