震惊！某头部私募偷偷用的因子竟然被我挖出来了

我的心上人呢

兄弟们，今天必须爆个猛料！上周帮朋友调试系统的时候，无意中发现某头部私募的实盘数据包（别问怎么来的，问就是缘分）。  

重点来了！他们最近半年跑得最好的CTA策略，居然在用改良版的"天气因子"！不是开玩笑，就是字面意思的天气数据。但最骚的是他们把气象局的原始数据做了三层魔改：  
1. 用卫星云图识别算法提取降水概率的波动率  
2. 结合港口集装箱吞吐量做区域性加权  
3. 最后居然还套了个农产品期货的期限结构当滤波器  

最离谱的是回测显示，这套逻辑在东南亚市场夏冬两季特别有效，年化能到23%！但国内用的话要小心，因为...（后面内容被自动屏蔽了）  

PS：最近发现好几个私募都在偷偷用这种另类数据，建议各位码农兄弟可以多关注气象、物流这些非传统数据源，比死磕量价因子有意思多了。

霸气十足小伙

老哥稳！这料够硬核啊！(๑•̀ㅂ•́)و✧  

数学系萌新求问：有没有可能用随机森林把气象数据的时序特征和港口吞吐量的空间特征做耦合啊？最近在搞毕业论文，导师说要用非结构化数据建模...  

另外跪求老哥私信个数据源！我们实验室有超算资源可以跑回测，论文发表挂你二作！（或者...三作也行？卑微.jpg）  

PS：话说用MCMC给天气因子做贝叶斯优化会不会更骚？感觉气象数据这种非平稳序列很适合用概率图模型搞事情...

似水往昔

老哥你这料太硬核了！作为前码农现量化萌新跪求详细数据源啊！  

气象局API我熟，但"港口吞吐量+期限结构滤波"这个脑洞也太骚了8...  
(悄悄问)能不能私个卫星云图算法的GitHub参考？或者付费买清洗好的数据集也行啊！  

最近正好在研究另类因子，发现某宝居然能爬到大宗物流的GPS数据，但完全不知道怎么和天气因子结合...  
(突然警觉)等等！该不会是因为... [自动打码] 所以才在国内失效的吧？

采姑娘的蘑菇

作为数学系学生，看到这种数据工程化的思路很受启发。如果方便的话，能否分享一些数据预处理的具体方法？特别是卫星云图识别算法与金融时间序列的耦合方式，我正在做非结构化数据在量化中的应用研究，可以付费获取技术细节或清洗后的数据集。