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18个量化新手最容易遭遇的坑，一次性告诉你
瞄~~~拖了一个星期，小狮子课堂又开课了╮(╯▽╰)╭
最近经常有一些刚刚开始接触量化的朋友私信量化狮，问我在做量化时需要注意哪些方面。
同样的问题答过太多遍了，量化狮就写了这篇文章，跟大家聊一聊做量化投资容易遇见的坑，以及需要注意的一些要点。
1▼交易逻辑决定上层建筑
最重要的是逻辑，而不是策略本身！你对这个市场的看法和理解注定了你会采用什么样逻辑的策略。要学会看市场的内在因果，而不是市场的表面现象。有效的交易策略一定要触及市场的核心规律，而不能局限在某个阶段性的市场运行特征上。
每一个策略，都代表了这个策略研究者对市场的认知和理解。所以，去读书吧、查资料吧、思考吧、大胆试错吧，必须要承认的是，有些理解可以靠读书得来，有些理解可以靠自己的观察体悟而来，而有些理解必须是用真金白银通过交易才可以在市场中得出来的。
2▼使用长期有效的因子
什么是长期有效的因子？“低市盈率”就是个有效因子，“高分红率”是个有效因子、“高增长”也是个有效因子、“小市值因子”也是个有效因子。有效因子有很多，有的效果好，有的效果差，有的人人都知道，有的很多人还不知道，量化策略研究的价值就是尽可能地去找到那些效果好却没有被太多人发现的有效因子。
3▼适当优化，不要过拟合
量化策略一定要做到尽可能地简单，把逻辑想清楚，尽可能地单纯，根据奥卡姆剃刀定律，简单的策略往往比较复杂的策略更有效更正确，太过复杂的量化策略意味着对数据要求更高，而且容易过拟合。
在收益率差不多的前提下，你有两个或多个类似的解决方案，选择最简单的，把这句话翻译成汉语就是大道至简，古人说的话往往都是有大道理的。
18个量化新手最容易遭遇的坑，一次性告诉你
4▼注意排除未来函数
如果你做了一个策略，发现收益率高得惊人，那么请注意，你很有可能是使用了未来数据或者叫做未来函数。
最典型的未来函数就是在买入当日涨停的个股，但是在这支股票没有涨停之前，你怎么知道它一定会涨停呢？还有就是在一个交易日或者某一个级别的数据并没有走完之前就发出的交易信号，最著名的就是Zigzag指标的金叉死叉了，这也属于未来函数。从规避未来函数的角度出发，上一条量化狮所说的要让策略简单点也就显得更加重要了。
5▼避免后视镜效应和幸存者偏差
如果你策略的股票池是过去十年表现最佳的个股比如茅台、格力和万科，那么无论你怎么做策略，回溯的结果都是不错的，但如果把相同的策略放到其他的版块和全市场来回溯，结果可能就未必了，这就是典型的后视镜效应或者叫幸存者偏差。
为了避免后视镜效应，一定把同样的策略放在不同的版块和时间节点上，增大样本数，去验证策略是否依然有效。
6▼策略一定要简单，但是又不能太简单
简单的策略和因子意味着容易理解容易接受，也意味着选择简单策略的人会越多。“低市盈低市净”是简单的，“高分红率”也是简单的，但是简单的策略往往意味着被市场中的大多数人都知道，超额收益不会太高。
反过来，“通过由ABC因子构成的资产定价模型，引入D参数进行线性回归，在满足E和F的前提下，选取G值最大的部分标的，并用H参数进行对冲“就是一种复杂的策略，复杂本身并没有错，但一味地追求复杂就意味着容易出错，还说不定一行代码就会导致一个黑天鹅。
对于大部分量化投资者而言，用一个逻辑清晰，因子简单的策略，站在人不算太多的地方，赚到理想的超额收益其实已经是很好的选择了。
7▼不要一味的追求高收益
高收益重要吗？当然重要，否则为什么要做量化呢？但与之对应的是，量化策略更应该注意收益和回撤之间的平衡，一个收益很高的策略，如果伴随着很大的波动和回撤，很多人是没有毅力去执行的；当然，一个回撤很小的策略，如果只能获得6、7%的年化收益堪堪跑赢通涨，再低的回撤也是没有太大意义的。如果你可以做出足够满意的超额收益，那控制波动和回撤就是重点，在很多情况下，回撤比高收益更重要。
8▼千万不要高估你对回撤的容忍度
我再重复一个词，就是“控制回撤”，记住这一点非常重要，如果没有引起你的注意，估计你根本就没有把回撤当回事。
当你把一个高收益量化策略的时间线拉长，你会觉得那些20%-30%的回撤只是历史长河中的一个个小波浪，但是当你真正身处其中的时候，你会觉得这简直就是惊涛骇浪。
就我个人的观察而言，绝大多数人对回撤的容忍度其实是非常之低的，这个极限通常在20%至30%之间。所以，一定要注意控制量化策略的回撤，即使是采用降低收益率的办法也要做到这一点，加上一定的仓位管理策略和对冲也未尝不可。
18个量化新手最容易遭遇的坑，一次性告诉你
9▼注意策略的负相对收益
一个量化策略容易让人忽略的一点，就是策略相对于基准指数在某个时段的负相对收益。负相对收益周期可能是一周，也可能是一个月甚至一年，但与回撤不大一样的是，有时候，即使出现了负相对收益也是赚钱的，只是赚得比基准少而已，但是，如果基准也在跌，那就意味着你比基准还亏了更多的钱。
有的时候，某个策略可能在2-3个月内相对基准出现了10-20%的负收益，这是非常正常的，人无千日好花无百日红，合理的负相对收益时段是每一个策略都必须去正面面对的。不过在检视回溯日志的时候，有必要观察一下负收益的分布情况，做到心里有数，不至于在策略相对表现较差的时候无所适从。
10▼适当择时，最好不要过于灵敏
择时一般分为两类，一类是纯技术指标择时，如MA、MACD、BIAS等。另一类是基于历史市场数据的估值进行择时，如PB、PE等。一般意义上，技术指标类择时是基于“价格会以趋势方式演变、历史会重演但不会简单地重演”这两大假设而进行的，越短周期的择时，样本数越多，从概率统计的角度就越有效，但胜率一般不会太高。根据历史数据的估值类择时由于周期太长，样本数太少的缘故，最好还是慎用。
另外，通过不断的拟合参数，其实是可以让择时做到神一般精准的，但这往往具备后视镜效应。而且，过于灵敏的择时必然会减少你的持股时间从而降低阿尔法，频繁的进出也会增加你的交易成本。择时的目的更多是为了控制回撤，虽然这往往会降低一定的收益，千万不要本末倒置，过于依赖择时。
11▼不要把所有鸡蛋都放在同一个策略里
每一个量化策略都可能会钝化或者失效，也有可能会遭遇黑天鹅。为了避免这种情况出现，最好是多研究一些不同策略，用策略轮动或者策略动态平衡的方式，去对应不同的版块和市场。
所谓策略轮动，就是在单个策略表现较好的时候，将所有资金都切换到该策略之上，就像海龟法则和羊驼指数一样，本质上是做趋势。
而策略动态平衡的意思就是始终持有一定比例的多个策略，隔一定的时间或者达到一定阀值之后就将每个策略的资金量平衡到固定的比例，本质上是做回归。
两种方式其实都有可取之处，但策略动态平衡的价值在于利用了不同策略的低相关性， 一是不必频繁调仓节约了一定的交易成本，二是整体组合的资金容量更大，三是一个低相关性低β低波动率的策略组合是最适合做对冲的。
12▼资金过大对交易成本的冲击
如果你的资金量太大，就必须要考虑到交易成本或者说是资金成本。船大难掉头，当策略的个股达到了一定的资金量进出就没那么容易了。
一般而言，大盘蓝筹股策略的资金容量是比较高的，几千万上亿的资金也可以轻松进出不怎么会影响股价。而对于一些小盘股或者交易不活跃的期货品种，每一档价差敞口往往比较高，可能单股委托几十上百万，就可以让你从买一吃到买五了。而策略回溯时一般不会模拟到真实资金对当前价格的影响，全部是以指定价格成交的，如果你的交易滑点设置得太小， 回溯曲线和最终的实盘可能会呈现截然不同的结果。
18个量化新手最容易遭遇的坑，一次性告诉你
13▼资金过小对手续费的影响
如果你的资金不大，那就缩减策略的数量或者缩减单个策略持股的数量。就A股市场目前普遍万2.5的手续费而言，单笔交易资金最少要达到两万元才可以达到最低的手续费门槛，如果你的单股资金太小，三五千元甚至几百元也需要调仓或者再平衡，每一次调仓换仓都会给你带来高于基准的手续费，长期下来策略的收益会打折。
14▼用模拟交易或小资金实盘试错
财不入急门，不要在没有经过验证的情况下就把你所有的资金投入到一个策略之中，市场的门一直开着，钱也是永远赚不完的，该有效的策略会一直有效，根本就不用急。
另外，从某种意义而言，所有的策略回溯都具有后视镜效应，在策略投入实盘之前，最好进行一段时间的模拟交易，好好考量这个策略的内在逻辑和执行要点，修正一下bug，调整一下细节。如果想要更接近实盘的交易环境和心态，用一笔小资金来试错也是可行的。
15▼去赚大资金赚不了的钱
大资金或者量化私募，掌握了那么多先进武器，其实也是有能力操作小资金容量的高收益策略的，只是有的策略对他们的整体资金而言没有太大意义而已，所以，适当地配置一些大资金赚不了或者看不上的，但是适合小资金进出的策略，往往还能得到更高的收益，从战略角度出发，其实是非常科学的。
16▼靠量化交易实现财务自由并不靠谱
如果想要靠职业交易获得财务自由，必须要求你有一笔不算少的本金，以20%的年化收益计算，200万的本金应该是最基本的门槛了。在你没有达到这个资金门槛之前，最好还是做好本职工作，维持良好的现金流，用闲暇业余的时间和精力研究量化，提升自己各方面的能力，让雪球滚到足够大的程度，才有可能在未来依靠量化投资实现真正的财务自由。
17▼不要指望别人会把核心告诉你
真正的策略核心是每个量化研究者的不传之秘，大部分人在公开渠道宣讲的策略或思路往往都带有自我包装的效果，真正压箱底的东西都要用来自己吃饭，否则超额收益就会变小甚至是消失。量化策略交易者之间其实是很难真正交朋友的，真正核心的东西必须要依靠自己的汗水和思考，不要指望有人会那么好心，把自己吃饭的家伙告诉你，除非这个人是专门靠卖铲子吃饭的。
------▼为了18而18的完结线------
其实，量化狮啰啰嗦嗦说了说这么多也没啥用，策略做得再好，最后还是得靠执行，在没有遭遇到真正失败的时候，绝大部分人肯定不会照着做的，这就是为什么看过那么多书，听过那么多道理，却依然做不好交易的原因。
正所谓，纸上得来终觉浅，唯有去市场交学费(-_-メ) |
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