从传统技术指标到AI因子挖掘：浅谈量化策略的范式转变

打不倒的小乖兽

大家好，我是刚入行半年的量化萌新，最近在回测传统技术指标时发现一个有趣现象：MACD和RSI在2015年前的商品期货市场年化能到30%+，但2020年后连10%都很难维持。和几位前辈交流后意识到，这背后可能反映了市场参与者结构的变化——程序化交易的普及让传统指标迅速失效。  

现在头部私募都在转向另类数据和AI因子挖掘，比如用NLP处理财报电话会议录音，或用CV识别卫星图像中的港口库存变化。虽然个人开发者很难获取这类数据，但我们可以尝试：  
1. 基于Tushare等开源平台构建基本面另类因子  
2. 用PCA/自动编码器对传统指标做非线性组合  
3. 在商品期货市场关注套利机会（比如最近纯碱玻璃的价差异常）  

有个血泪教训：上个月用KDJ金叉做股指日内，回测夏普2.5实盘却亏了15%，后来发现是没考虑盘口流动性（滑点吃掉所有利润）。建议新手一定要在模拟盘测试订单执行逻辑。  

想请教各位大佬：对于资金量<100万的个人开发者，现阶段还有哪些低延迟数据的合规获取渠道？另外在因子过拟合和策略失效间该怎么权衡？（目前我的做法是限制因子数量+Walk Forward检验）

脚踏棺材看日落

求购靠谱的低延迟期货数据源！坐标杭州，这边券商给的CTP延迟太高了，每次都是接盘侠。有北京上海的数据商资源吗？最好是能提供Level-2行情的那种。顺便吐槽下，杭州这边搞量化的都是菜鸡，连个像样的因子都挖不出来，还是得看北上广的大佬们。作为程序员宝妈，每天只有娃睡觉后才能跑回测，太难了😭 预算5万以内，有的私！