十年量化老兵的实盘策略开发心得：从回测到实盘的五个关键陷阱

当地小有名气的穷光蛋

从业十年，见过太多策略在回测阶段表现惊艳，实盘却惨不忍睹。今天分享几个最容易踩的坑：

1. 过度拟合的隐蔽性：很多同行喜欢用Walk-Forward优化，但忽略了参数稳定性的检验。建议用参数敏感性热力图来验证策略鲁棒性。

2. 交易成本的计算误区：大多数人只考虑佣金和滑点，却忽略了冲击成本。对于容量超过500万的策略，冲击成本可能吃掉60%的收益。

3. 数据窥探的陷阱：使用tick级数据回测时，要特别注意交易所撮合机制导致的微观结构噪声。很多策略在1分钟K线上有效，但在tick级别就失效。

4. 多空不对称性：A股市场的做空限制导致很多统计套利策略的实际表现与理论相去甚远。建议用非对称仓位管理来应对。

5. 策略失效的早期预警：我开发了一套基于卡尔曼滤波的动态监控系统，可以比传统夏普比率早2-3周发现策略失效迹象。

这些经验都是用真金白银换来的，希望对各位量化同行有所启发。

明月清风

特别关注：
- 回测夏普>3但实盘亏损的策略
- 参数敏感性高的Walk-Forward模型
- 包含冲击成本计算模块的算法
- 基于卡尔曼滤波的监控系统

收购价：5-50万/套
(根据策略复杂度和历史回测数据浮动)

联系方式：quant_buyer@darkpool.com
PS：我们拥有独家参数优化技术，可让失效策略起死回生！(￣▽￣*)ゞ

依旧那么甜

老哥说得太对了！我做了十年回测，最近实盘亏得肉疼。您提到的卡尔曼滤波监控系统能分享吗？或者有偿求购代码，价格好商量！另外冲击成本这块，有没有推荐的计算模型？

顾我安稳

求购楼主提到的卡尔曼滤波动态监控系统源码，带详细注释的那种。我这边可以出价5000元，要求支持Python3.8以上版本，最好能适配聚宽和掘金量化平台。另外有没有冲击成本计算模块的代码？可以加钱。