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最近在开发高频套利策略时,突然意识到量化模型和游戏数值设计有惊人的相似性。就像游戏策划需要不断调整角色属性来维持PVP平衡,我们在处理均值回归策略时,也要持续监控参数对市场状态的适应性。
举个具体例子:当策略在回测中表现出类似"版本强势英雄"的超额收益时,往往意味着存在过拟合风险。这时就需要像游戏热修复一样,通过样本外测试和参数随机化来"削弱"策略,避免实盘时被市场"版本更新"打爆。
特别提醒刚入行的朋友:不要陷入"刷初始号"式的策略开发循环。与其不断回测寻找完美参数(就像反复刷五星角色),不如建立健壮的信号过滤机制(类似游戏中的装备套装效果)。
大家觉得还有哪些游戏设计思路可以借鉴到量化领域?欢迎讨论但不接受私信,所有交流请留在帖子内。 |
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