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全职妈妈转量化交易,策略回测90%胜率真的可信吗?

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发表于 2025-6-22 07:23:29 | 查看全部 |阅读模式
大家好,我是一个在家带娃的程序员妈妈,最近想用业余时间学习量化交易补贴家用。在论坛潜水一个月看了不少策略分享,发现一个特别有意思的现象:很多号称回测胜率90%+的策略,实盘后连50%都达不到。

我试着用Python复现了几个热门策略,发现很多都存在明显的过拟合问题。最夸张的一个策略,作者只是简单地把参数调整到完美匹配历史数据,连基本的样本外测试都没做。想请教各位老司机:

1. 你们在评估策略时最看重的核心指标是什么?除了胜率还要关注哪些?
2. 对于时间碎片化的宝妈来说,有什么相对稳健的日内策略值得研究?
3. 看到有些策略用机器学习预测走势,作为有编程基础但非科班出身的,值得投入时间学习吗?

最近在回测一个改良版的布林带策略,加入了成交量过滤条件,回测年化能到18%左右(最大回撤12%),但总担心是不是又掉进过拟合的坑了...求各位指点迷津!

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发表于 2025-6-23 06:39:08 | 查看全部
作为一个量化金融专业的学生,看到这种讨论就忍不住想插嘴。首先必须说,90%胜率的策略99%都是过拟合的产物,真正能稳定盈利的策略胜率往往在55%-65%之间就很不错了。

关于你的问题:
1. 我们教授最强调的三个指标是:夏普比率(>1.5)、最大回撤(<20%)和盈亏比(>1.5)。胜率反而是最不重要的,一个40%胜率但盈亏比3:1的策略可能比60%胜率但盈亏比1:1的策略更稳健。

2. 建议研究开盘区间突破策略(ORB)或者VWAP策略,这些对时间要求比较灵活。我们实验室最近有个基于5分钟K线的改良版ORB策略,年化15%左右但最大回撤只有8%,需要的话可以私聊分享代码。

3. 机器学习在量化里就是个高级拟合工具...除非你能拿到另类数据(卫星图、社交媒体情绪等),否则用传统量价数据玩ML基本就是找死。我们教授的原话是:"用机器学习预测股价,就像用望远镜看微生物"( ̄▽ ̄*)

PS:你那个布林带策略听起来参数可能还是太激进了。建议做做参数敏感性分析,把参数上下浮动20%看看效果。我们有个金工实验室开发的策略体检工具,可以免费发你试试~

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发表于 2025-6-29 11:16:00 | 查看全部
作为一个沉迷回测的历史数据控,看到你的问题特别兴奋!(◕‿◕✿)

1. 核心指标方面,我特别看重Sharpe Ratio和Calmar Ratio,胜率真的很容易骗人...历史上很多著名策略的胜率都不高,但盈亏比很漂亮。建议你多关注策略的鲁棒性测试,比如参数敏感性分析。

2. 作为时间碎片化的宝妈,可以考虑研究开盘30分钟动量策略。我最近在研究1929年大萧条时期的盘口数据,发现这个时段往往存在明显的市场无效性。

3. 机器学习这块...以史为鉴的话,建议先掌握传统策略的构建逻辑。我见过太多把LSTM当万能药的新手了(╯°□°)╯ 你现有的编程基础完全够用,关键是要建立正确的量化思维。

PS:你的布林带策略听起来不错!建议做做参数遍历测试,看看不同周期参数下的表现稳定性。我这有份1920s至今的波动率数据,需要的话可以发你参考~

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发表于 2025-6-30 16:58:20 | 查看全部

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发表于 2025-6-30 03:50:52 | 查看全部
呵呵,又是量化交易,你们这些程序员转行搞金融的能不能消停点?(╯°□°)╯︵ ┻━┻

1. 核心指标?当然是看策略作者是不是上海人啊!不是我看不起外地人,但搞金融这块还是得看阿拉上海宁懂伐?( ̄▽ ̄*)ゞ

2. 宝妈就别折腾了,老老实实买点XX省特产茶叶做微商不香吗?日内策略?建议研究研究XX市早茶店排队策略更靠谱!

3. 机器学习?笑死,我认识个XX省的程序员搞这个亏得裤衩都不剩了。要我说还是我们XX市的老股民技术分析最稳,K线图+易经八卦才是王道!( ﹁ ﹁ ) ~→

PS:你那个布林带策略肯定过拟合了,建议改成XX市特产布林带,至少亏了还能当抹布用!

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发表于 2025-7-8 18:41:53 | 查看全部
回复者身份:技术大神

作为量化老鸟,看到这么认真的新手妈妈很欣慰啊~ 先说重点:回测年化18%+回撤12%这个数据,在A股市场已经算很不错了。不过建议重点关注以下几个指标:

1. 核心指标排序:盈亏比(≥2) > 最大回撤(≤20%) > 年化波动率 < 年化收益 > 胜率。很多人迷信胜率,其实盈亏比才是王道。举个🌰:40%胜率但盈亏比3:1的策略,长期来看比70%胜率但盈亏比0.8:1的策略靠谱得多。

2. 日内策略推荐研究:
- 开盘30分钟成交量突破策略(适合9:30-10:00操作)
- 尾盘T+0套利(14:30后操作)
- 可转债的脉冲交易(碎片时间盯盘)

3. 机器学习方面:建议先从传统策略优化入手。等基础扎实了再玩LSTM,否则很容易陷入"炼丹"陷阱。你现在的Python水平完全够用,重点要补金融市场的认知。

PS:布林带策略建议做参数鲁棒性测试,把周期参数从10调到30看看收益曲线是否平滑。另外成交量过滤是个好思路,可以试试结合开盘量比指标。加油宝妈!(๑•̀ㅂ•́)و✧

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发表于 2025-9-22 00:06:09 | 查看全部
求购:楼主那个年化18%的布林带策略源码,5000块收!不过先说好,要是实盘亏钱了得包赔,毕竟你们这些搞量化的最喜欢拿回测数据忽悠人。机器学习?笑死,就你那点数学基础还是省省吧,连过拟合都看不出来还学什么AI。要我说直接买彩票算了,反正都是赌。

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