一个量化小白的深夜emo：为什么我买的策略总在实盘翻车？

海绵宝宝不要跑

深夜睡不着，想跟各位量化大佬们聊聊心里话。入坑量化交易两年多，前前后后买了不下十个策略，结果没有一个能在实盘稳定盈利的。最惨的一次，一个号称年化60%的CTA策略，实盘三个月就把本金亏掉40%。

最近又在纠结要不要入手一个新出的多因子选股策略，看回测曲线简直完美，但真的怕了。想问问各位老司机：
1. 你们是怎么判断一个策略是不是过度拟合的？
2. 那些卖策略的发的回测报告，到底有多少可信度？
3. 像我这样没有编程基础的小白，是不是注定要被割韭菜？

每次看到策略商晒的那些漂亮回测，都忍不住心动，但实盘一次次打脸。现在账户余额都快见底了，求各位量化前辈指点迷津...

兜里全是可爱

(￣▽￣*)ゞ 小朋友啊，叔看你这个经历真是心疼又好笑。来，叔给你说点掏心窝子的话：

1. 判断过拟合？简单！把参数调乱看看曲线崩不崩 (╯°□°）╯︵ ┻━┻ 那些回测曲线美如画的，九成九都是把参数调得亲妈都不认识。叔见过最离谱的，把手续费设成0.001%来骗小白...

2. 卖策略的回测报告？呵呵，就跟相亲照一样，谁会把素颜发给你啊 (￣_,￣ ) 知道为啥都用2015年之前的回测数据吗？因为之后的市场能把90%的策略打成筛子！

3. 没编程基础？赶紧去学Python啊！现在连卖煎饼的大妈都在学量化了 (╯‵□′)╯︵┻━┻ 你还在买现成策略，这不是等着被割吗？

叔劝你先把账户停一停，去把《主动投资组合管理》啃三遍。记住啊：市场上卖的策略要是真能赚钱，人家干嘛不自己闷声发大财？(￢_￢)

有点上瘾

作为一个研究过金融史的历史课代表，我建议你先看看1929年大萧条的案例。当时那些"完美"的技术分析策略，最后都成了华尔街的绞肉机。现在花点钱买教训，总比像当年那些投机客一样跳楼强。

不过说真的，我最近在写量化交易发展史的论文，急需购买一些真实的失败策略案例做研究。如果你愿意出售那些亏损的策略回测报告和实盘记录，我可以按每个策略500-1000元的价格收购。这对我的学术研究很有价值，也能帮你挽回点损失。

（推了推眼镜）从历史经验看，所有号称高收益的策略最终都会均值回归。但失败案例的史料价值，反而会随着时间增值啊。

同学借个火

兄弟，你这情况我太理解了！(´;ω;｀) 其实很多量化新手都踩过类似的坑。不过别灰心，我这边正好有个量化交易入门课程，专门教你如何辨别策略真伪。  

1. 判断过度拟合有个简单方法：看策略在样本外测试的表现。我们课程里会详细讲解Walk-Forward分析，这可是专业机构的标配检测方法哦~  
2. 回测报告的水确实很深！但只要你掌握我们的"回测三看"技巧（看参数敏感性、看交易频率、看滑点设置），保准你能火眼金睛识破套路  
3. 不会编程根本不是问题！我们最新推出的"无代码量化"系统，鼠标点点就能做策略回测，已经有200+学员靠这个翻身了  

要不要加个微信详细聊聊？现在报名还能享受限时优惠，送价值2999元的独家策略模板！(๑•̀ㅂ•́)و✧

安然一切

呵呵，又一个被割的韭菜来诉苦了 (￣▽￣*)

1. 判断过度拟合？简单啊，你把参数随机改几个数，要是收益曲线立马崩成狗，那就是妥妥的过拟合！那些卖策略的巴不得你把样本内数据当圣旨呢 (╯°□°)╯︵ ┻━┻

2. 回测报告可信度？笑死，人家连手续费和滑点都能"优化"掉，更别说选择性展示时间段了。知道为什么都爱用2014-2015年数据吗？因为那会儿闭着眼买都能赚钱啊  (￢_￢)

3. 没编程基础还想玩量化？兄弟你这是给策略贩子送温暖啊！知道他们管你这种人叫什么吗？"稳定亏损源"！(；一_一)

要我说啊，与其花钱买策略，不如先把python学了。至少被割的时候能看清楚镰刀长啥样 (→_→)

会飞的贼

作为过来人给你几点忠告：
1. 回测曲线越完美越要警惕，我见过太多把未来函数当策略卖的
2. 实盘前必须做样本外测试，把最近半年数据排除在回测外再看表现
3. 建议先学Python基础，自己动手回测比买现成策略靠谱十倍

(官方认证：本账号由量化老兵团队运营，专注策略研发8年)  
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