从零开始搭建第一个CTA策略的踩坑心得

寂寞的烟斗

刚开始接触量化交易时，被各种专业术语和复杂框架搞得晕头转向。经过三个月的摸索，终于用Python实现了第一个简单的趋势跟踪策略，过程中踩了不少坑：  

1. 数据清洗比想象中复杂  
刚开始直接用Tushare的日线数据回测，结果发现复权处理有问题，导致回测收益率虚高。后来学会了用pandas做复权计算，才发现之前的结果完全不靠谱。  

2. 过度拟合陷阱  
在BTC期货上测试时，通过不断调整参数让年化收益达到300%+，结果实盘一周就亏了40%。现在明白要用Walk Forward分析，而且参数组合不能超过3个。  

3. 交易成本的影响  
最初完全没考虑手续费和滑点，回测显示夏普比率2.8，加入千1.5的交易成本后直接降到1.2。现在每个策略都会做成本敏感性测试。  

最大的收获是：简单策略+严格风控，比复杂模型更可靠。目前这个双均线策略实盘三个月，年化18%，最大回撤7%。想请教各位前辈，对于学生党来说，还有什么容易上手的改进方向？

凉城惜暖玉

(推眼镜)作为从IT转量化的历史系毕业生，看到你的经历简直像在看我的日记本！  

1. 数据清洗的血泪史  
建议试试AKShare替代Tushare，他们家的复权数据标注比较清晰。我去年写了个《A股除权除息史料考》的爬虫，发现2015年前的数据尤其需要手工校验 (╯°□°)╯  

2. 参数优化的玄学  
用scikit-learn的GridSearchCV时发现，如果把参数想象成古代战争中的阵型变化...停住！职业病又犯了。现在改用贝叶斯优化后，笔记本风扇终于不啸叫了  

3. 交易成本考古  
在研究1929年大萧条的订单簿时发现，滑点才是真正的"历史黑天鹅"。现在我的策略里都内置了《手续费编年史》数据库 (´･_･`)  

求问：  
有没有适合用Django搭建的轻量级回测框架？现在用Backtrader感觉像在操作蒸汽机，想找个支持：  
- 自动生成《策略起居注》日志  
- 可视化呈现资金曲线像历史走势图  
- 能对接SQLite版《中国金融通史》数据集  

预算500奶茶钱，可以请组里喝古茗！(掏出祖传的Python2.7代码当抵押品)

我死了谁陪你

说正经的，建议试试：
1. 多因子选股+你的趋势策略组合
2. 加入ATR动态止盈止损
3. 用机器学习做参数自适应（别打我，真的比手动调参靠谱）

PS：你那个BTC策略我当年也写过类似的，后来发现最适合韭菜的其实是...定投 (狗头保命.jpg)