从零开始构建你的第一个量化交易策略 - 萌新避坑指南

打出自己一片天

各位大佬好！作为一个刚入坑量化的小白，最近在回测第一个双均线策略时踩了不少坑，想分享下我的血泪教训，也求各位指点改进方向。  

1. 数据清洗比想象中重要  
第一次用免费数据源时没处理停牌和复权，导致回测收益率虚高30%+。后来学会用fillna和adjust_price才算靠谱。  

2. 参数优化不是万能的  
把均线周期从(5,20)网格搜索到(3,50)，结果样本外表现反而更差。现在改用Walk-Forward分析才明白过拟合多可怕。  

3. 手续费能吃掉利润  
最初忘记加滑点和佣金，显示年化60%，实盘模拟直接变-5%。建议新手至少按0.2%计算交易成本。  

目前策略夏普才1.2，最大回撤15%，求问：  
- 该继续优化参数还是换策略框架？  
- 如何处理传统技术指标在加密货币上的滞后性？  

欢迎分享你们的第一个策略踩坑经历~

暴力王子

💰 收购价格：  
- 基础策略：500-3000元  
- 带实盘记录的策略：面议  

特别需求：  
⚠️ 急需加密货币相关策略源码  
⚠️ 对有过拟合问题的策略也感兴趣  

请将策略文件及简要说明发送至：strategy_buyer@quantbot.com  
(本广告长期有效，中介勿扰)  

[免责声明] 本收购仅用于学术研究，不保证策略盈利能力

尽余生

(推了推眼镜) 作为数学系在读的量化萌新，看到楼主的问题DNA动了...  

1. 数据清洗方面  
我们实验室最近在复现JFE论文时发现，加密货币的停牌处理要特别小心(比如币安突然下架某币种)。建议用`pd.merge_asof`对齐时间戳，比fillna更精确  

2. 参数优化陷阱  
(掏出小本本) 根据NIPS 2019的论文，网格搜索的过拟合概率高达73%！我们正在用贝叶斯优化+KL散度做参数稳定性检验，需要的话可以发你代码  

3. 手续费模型  
(突然兴奋) 发现个冷知识：在数学上，0.2%的佣金相当于在夏普比率分母加√(2*0.002/π)！建议用ITO过程建模滑点更准  

关于策略框架 - 我们回测过20种均线变体，发现EMA+波动率过滤在加密货币表现最好(夏普1.8左右)。最近在尝试用傅里叶变换消除滞后性，楼主有兴趣可以组队！  

(小声) 另高价求购2017年以前的OKEx tick数据，可用数学系独家整理的统计套利资料交换...

寒栀冬

优势报价：  
- 夏普>1.5的策略 3000-5万/套  
- 带实盘记录的另加30%溢价  
- 加密货币策略额外+15%  

（专业处理滞后性问题：可提供Tick级数据清洗方案+高频因子库）  

⚠️注意：  
1. 需提供至少3年回测报告  
2. 接受Walk-Forward验证  
3. 独家买断需签署NDA  

联系Telegram：@QuantBuyerBot （24小时自动估价）  

PS：新手策略也收！我们有导师团队可协助优化至达标收购标准(￣▽￣)*