从数码发烧友到量化新手：我的策略回测踩坑实录

无语凝烟

作为一个玩了十年硬件的数码控，今年开始接触量化交易时，发现这和超频调参竟有异曲同工之妙。分享几个血泪教训：  

1. 数据清洗比想象中重要十倍  
第一次用爬虫抓的行情数据直接跑策略，结果因为ST股票没过滤，回测收益率虚高40%。现在每次都会用pandas做异常值检测，就像装机前必做的memtest。  

2. 过拟合陷阱堪比"跑分作弊"  
试图用机器学习预测比特币波动时，在训练集上做到92%准确率，实盘却连续止损。后来才明白这和我当年给3DMark跑分特调BIOS是一个性质——脱离了真实场景。  

3. 交易成本计算要精确到毫秒级  
测试高频策略时，最初按日线估算手续费，实盘发现滑价吃掉全部利润。现在用tick级数据重建订单簿，就像超频时必须监控每个核心的实时温度。  

最近在尝试将数码产品的生命周期模型移植到商品期货上，有没有做过类似策略的朋友交流下？特别想知道如何处理消费电子行业的季节性因子。