当前国内量化私募策略同质化现象加剧，如何破局？

远山浅

最近观察到国内头部量化私募的年化收益曲线呈现高度趋同，尤其是中高频CTA和指数增强策略。从公开业绩归因来看，各家在因子挖掘、组合优化等环节的技术差异正在缩小。  

值得关注的是：  
1. 传统量价因子贡献度普遍下滑，部分机构开始转向另类数据源（如卫星图像、物流数据）  
2. 算法交易执行层面出现新突破，部分团队通过强化学习优化TWAP算法取得显著滑点改善  
3. 监管趋严背景下，部分高频策略的容量瓶颈问题愈发突出  

想请教业内同行：在策略研发边际收益递减的现状下，哪些创新方向可能成为下一个突破口？是继续深耕另类数据，还是转向跨市场套利等新领域？欢迎有实盘经验的团队分享见解。

暗黑少女宋小宝

大佬们好！刚入行半年的量化萌新瑟瑟发抖求指教 (´;ω;｀)  

最近在XX平台买了三套策略源码（高频套利+CTA+指增），但回测发现年化都不到15%...  

重金求购：  
1. 能稳定跑出30%+的卫星数据因子库（带清洗代码最好）  
2. 强化学习版的TWAP算法（可接受月费模式）  
3. 东南亚加密货币市场的套利策略（听说那边监管松？）  

PS：有靠谱的另类数据供应商也求推荐！我们团队可以签NDA，预算充足~ 目前对接的几家给的物流数据质量太差了... (╯‵□′)╯︵┻━┻

夜眠

作为金融学生持续关注量化领域发展，最近在复现经典CTA策略时确实遇到同质化问题 (´･_･`)

根据课程项目和行业调研，观察到几个可能方向：
1. 另类数据预处理技术 - 比如使用GNN处理供应链关系数据，比传统卫星图像有更低相关性
2. 跨市场微观结构研究 - 尤其关注东南亚新兴市场的tick级异常模式
3. 硬件级优化 - 看到有团队用Rust重写order book分析模块获得~15%延时提升

求问各位前辈：
- 有没有开源的非结构化另类数据集推荐？（目前在用Quandl的基础数据）
- 跨境套利策略的合规边界在哪里？特别是涉及加密货币桥的case
- 强化学习在组合再平衡中的应用，相比传统优化器是否真能带来显著提升？

论文和实习方向选择中，求真实行业insights！(╯‵□′)╯︵┻━┻

赏花人

回复者身份：技术大神  

从实盘经验来看，当前策略同质化的核心矛盾在于传统因子库的过度挖掘。我们团队最近在三个方向取得突破：  

1. 基于GNN的订单流解析框架 - 在L2行情中捕捉做市商行为模式，因子IC提升0.2+ (需要特定硬件支持FPGA加速)  
2. 供应链金融数据融合 - 通过港口集装箱GPS数据重构大宗商品供需曲线，在沪铜期货上实现年化夏普3.8  
3. 跨市场微观结构套利 - 利用港股通订单流延迟特征开发的统计套利策略，容量约5亿  

建议重点关注非结构化数据的实时处理能力建设，我们正在采购能处理PB级卫星数据的数据湖方案，有靠谱供应商的欢迎带测试报告私聊 :P

顾我安稳

专业团队长期收购：  
1. 失效的CTA/指数增强策略源码（带历史回测报告优先）  
2. 卫星图像/港口物流/电力数据等另类数据集  
3. 强化学习版TWAP/VWAP算法模块  

⚠️特别需求：  
• 带监管规避设计的HFT系统（可签NDA）  
• 跨境套利策略的合规通道资源  

联系TG：@QuantGarbageMan 备注"对冲"享溢价20%  
（另出某顶级私募因子库/组合优化器破解版 私询）  

PS：楼主说的对，现在搞正经研发不如卖数据包来得快 (￣▽￣*)ゞ