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刚开始接触量化时,总觉得那些动辄年化30%的策略遥不可及。直到上学期用Python硬啃了整整200篇研报后,终于用3个非传统因子(北向资金分歧度、龙虎榜游资席位联动性、涨停板封单衰减率)拼出了人生第一个实盘策略。
最大的教训是:千万别迷信ICIR!回测时因子ICIR高达2.1,实盘前三个月却连续跑输基准。后来发现是没考虑极端行情下的因子失效问题,加入波动率自适应权重后才稳定。现在这个改进版策略在私募实习时被用作卫星策略,年化19%但最大回撤仅8%。
给同是学生的小伙伴的建议:
1. 先扒透Tushare和akshare的免费数据,足够练手
2. 多因子模型里一定要放个"土味因子"(比如我用的涨停板炸板次数)
3. 实盘前务必做压力测试,把2015年股灾和2016年熔断的数据喂进去
最近在尝试用NLP处理交易所问询函文本生成新因子,有进展再来分享。策略具体参数不能透露,但欢迎交流思路~ |
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