从游戏数值策划到量化策略开发：我的跨界量化之路

小鹿乱撞

大家好，我是一个从游戏行业转行到量化交易的开发者。在游戏行业做了5年数值策划，负责设计经济系统、战斗公式和概率模型，这段经历让我对数据敏感性和系统平衡性有了深刻理解。  

去年开始自学Python和量化知识，发现游戏里的很多数值设计思路其实和量化策略开发高度相通。比如：  
1. 游戏里的经济系统调控和量化中的市场微观结构分析很像，都需要处理流动性、供需关系和反作弊（防套利）机制  
2. 设计装备强化概率时用的蒙特卡洛模拟，可以直接迁移到策略回测中的压力测试  
3. 多人游戏中的玩家行为预测模型，和量化中的订单流分析有相似的建模逻辑  

目前开发了一个结合游戏内经济循环思路的短线均值回归策略，在商品期货上测试效果不错。最大的感悟是：好的策略就像设计游戏玩法，既要符合数学规律，又要考虑参与者的行为模式。  

想请教各位前辈：  
1) 游戏行业积累的这类经验在量化领域还有哪些可以迁移的应用场景？  
2) 从设计思维角度看，有哪些常见的策略逻辑漏洞容易被忽视？（就像游戏里经常出现的数值崩坏点）  

欢迎交流讨论，特别是同样有游戏开发背景的同行～