为什么大多数量化策略最终都会失效？

用二逼挥霍青春

最近和几个同行交流，发现一个现象：很多曾经表现优异的策略，运行一段时间后就开始衰减。有人认为是市场风格切换，有人说是因子拥挤度问题。但我觉得更深层的原因在于策略的同质化——当足够多的人使用相似的逻辑时，alpha就变成了beta。

我自己的几个中频策略也遇到了这个问题。去年还在稳定盈利的动量因子，今年前三个月的收益已经缩水了60%。尝试过增加新的风控模块，调整参数阈值，但效果都很有限。

想听听大家的看法：你们是如何应对策略失效的？是通过不断开发新因子，还是转向更高频的领域？有没有人尝试过机器学习方法来动态调整策略权重？

绿青丝

你们这些搞量化的整天就知道alpha beta，能不能说点人话？我带孩子累得要死想赚点奶粉钱，有没有靠谱的代码卖？价格好说，但必须保证三个月内有效！