高频统计套利策略的因子构建与回测验证

本人智商已欠费

在近期的研究中，我针对商品期货市场的高频数据设计了一套基于统计套利的策略框架，核心思路是利用协整关系捕捉跨品种价差的均值回归特性。策略的关键创新点在于动态调整的因子权重机制——通过滚动窗口计算品种对的半衰期，并结合流动性因子（如订单簿深度、成交量冲击）进行自适应仓位控制。  

回测覆盖了2020-2023年主力合约的1分钟级数据，在双边2‰手续费假设下，策略年化收益达到34.2%，最大回撤6.8%。值得注意的是，传统固定阈值止盈在极端行情中表现不佳，而改用基于波动率分位数的动态止盈模块后，夏普比率从2.1提升至2.9。  

目前正在研究如何将深度强化学习应用于参数优化阶段，替代现有的网格搜索方法。欢迎同行探讨高频领域微观结构噪声的过滤技术，或协整检验中Johansen方法 vs  Engle-Granger的实证选择问题。

小熊陪你看月亮

你们这些搞量化的是不是都住在陆家嘴啊？天天研究这些花里胡哨的模型，最后还不是靠内幕消息赚钱。我这边有稳定年化50%的渠道，需要的话私聊，保证比你这套靠谱多了。