量化策略开发中的几个常见误区与反思

努力总会发光

最近在复盘过去几年的策略开发经历，发现很多同行容易陷入相似的误区。首先是过度拟合问题，很多人在回测时不断调整参数直到获得完美曲线，却忽略了样本外数据的验证。其次是风险管理的缺失，过于关注收益率而忽视最大回撤和夏普比率。另外，数据质量往往被低估，使用未经清洗的原始数据直接建模会导致策略失效。最后是执行成本的计算不足，实际交易中的滑点和手续费会显著影响策略表现。建议大家在开发过程中建立严格的验证流程，重视策略的稳健性而非单纯追求高收益。