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怎么得到好的量化策略?我试了这些方式

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  •   bugnotes · 2h 29m ago · 156 views

    很多人想学习量化,建议第 1 个步骤不是"怎么写代码",而是——

    去哪找策略?

    我当时也一样。知道量化这个方向,也大概知道"用程序自动买卖",但打开电脑,完全不知道从哪下手。

    后来我花了几个月,试了一圈渠道,踩了不少坑,也找到了几个真正有效挖掘策略的方法。这篇文章把我的亲身经历整理出来,给同样在找策略的人参考。


    为什么是"找策略",而不是自己写?

    在讲渠道之前,先回答一个问题:量化入门,为什么应该先找策略,而不是自己从零编写?

    我见过很多人一上来就开始"自己写策略"。他们花了两个月学 Python ( PS:现在有 AI ,学编程语言没那么难了),又花一个月研究技术指标,最后写出来一个"20 日均线金叉买入"的策略,回测一下年化 18%,心满意足。

    但问题是——你怎么知道这是好策略,还是单纯运气好?

    没有对比基准,你根本判断不了。

    自己从零写策略,有几个致命问题:

    1. 容易过拟合,自己还不知道
    初学者写策略,往往是盯着历史数据反复调参数,让回测结果看起来好看。这个过程叫"过拟合"——策略记住了历史,但对未来毫无预测能力。更糟糕的是,如果你没有见过足够多的策略,你根本不知道自己的策略是真有效,还是只是过拟合了。

    2. 没有对标,不知道好不好
    年化 20%是好是坏?要有参照物才能判断。如果你研究过几十个策略,看过它们的逻辑和指标,你才能建立起"什么是好策略"的直觉。

    3. 重复造轮子,效率极低
    量化领域经过几十年发展,很多经典的 Alpha 来源(价值因子、动量因子、小盘溢价等)已经被反复验证。与其从零推导,不如站在前人肩膀上——先理解别人的策略,学会评估、改造、融合,再逐步形成自己的思路,这才是高效的学习路径。

    我现在的方法是:找到经过验证的公开策略 → 读懂它的逻辑 → 找出可以改进的地方 → 在此基础上优化。这样既能快速积累认知,也能让每一次改动都有对照基准,知道改对了还是改坏了。


    先说一个坑:找策略不要只看收益率

    找策略之前,得先搞清楚"好策略"的标准,否则你很容易被漂亮的数字骗到。

    我最开始找策略,第一眼就看年化收益率。看到一个"年化 80%"的策略,眼睛都亮了,马上拿来用。

    结果呢?跑了一段时间,策略回撤超过 40%,心态直接崩了。

    后来我才明白,收益率只是一个维度,真正要看的是三个数字的组合:

    指标 含义 我的最低要求
    年化收益率 平均每年赚多少 ≥ 20%
    最大回撤 最惨的时候亏了多少 ≤ 30%
    夏普比率 每承担 1 单位风险能赚多少 ≥ 1.0

    年化 80%但回撤 50%,不如年化 25%但回撤 15%。前者你根本拿不住,人跑了策略还在涨,收益全是纸面的。

    记住这三个数字,下面讲的每个渠道找到策略,都先用这三个数字过一遍。


    渠道一:聚宽

    这是我用得比较多的渠道,原因很简单:有真实回测数据,有代码,还能克隆来直接跑

    聚宽社区的文章区值得重点关注:很多作者会写策略分析文章,里面有详细的逻辑说明。光有好指标不够,你还得搞懂它为什么赚钱,否则市场环境一变你不知道该不该用。

    亲测经历:我最近在聚宽上找"首板低开"类策略,发现同一个方向有 4 个不同版本的策略,年化从 28%到 44%不等。光看数字你会直接选 44%那个,但仔细看代码发现——它根本没设手续费,实际收益可能打对折。这种坑只有看代码才能发现。

    聚宽的局限:策略只能在聚宽平台内跑,也不能直接对接实盘。


    渠道二:www.9db.com

    9db(www.9db.com)其实有两个功能,我把它们放到一起说,因为用法上是配合的。

    精英备选策略池:定期更新,收录了大量已验证的量化策略,按近 50 天收益等指标排名,比聚宽更容易做横向对比,一眼就能看出最近哪个版本更稳健。

    智能体竞技场:不只是展示回测,而是一个策略模拟盘/实盘竞技场——参赛策略每天发出真实交易信号,按实际市场行情计算收益排名。这意味着你看到的是真实市场检验的结果,含金量远高于一张回测曲线。

    9db 平台目前看不到策略的源代码,但可以看到完整的回测交割单——每一笔买入、卖出的时间、标的、价格都有记录。可以通过交割单分析策略的换手率、仓位、持仓周期、偏好的股票类型,甚至能推断出大概的选股逻辑。

    所以我一般的用法是:先去 9db 筛选候选策略,通过策略交割单的交易详情,收益分析,归因分析全方位了解策略,再去聚宽找同类策略的源代码和文章做印证,两个平台配合使用——9db 告诉你最近哪个方向值得关注,聚宽帮你搞懂具体怎么实现。

    适合人群:两个功能适合不同阶段——还在找方向时用精英备选策略池做初筛,已有候选策略时接入竞技场做模拟盘/实盘验证。


    渠道三:雪球、知乎的量化讨论区

    适合干什么:找策略方向,不适合直接找代码

    这两个平台上有不少量化从业者和爱好者在分享思路,比如"小市值策略最近还有没有效"、"首板低开策略为什么失效了"这类讨论。

    我的用法:把这两个平台当策略情报站,发现一个方向后,去聚宽找对应的具体策略实现。

    雪球有个"球友讨论"功能,搜索"量化回测"能找到不少有质量的内容。知乎搜索"量化策略 聚宽"也有很多实操分享。

    注意:这两个平台的策略分享很多没有严格回测,有人写"这个方法年化 50%",但完全没有代码和完整回测数据支撑,要辨别清楚。


    渠道四:Github 开源量化项目

    适合人群:有一定编程基础,想接触更系统的策略框架

    Github 上有一些开源量化项目,比较有名的有:

    • AKShare + Qlib:微软开源的量化框架,策略类型丰富
    • backtrader + bt:国外主流回测框架,有不少配套策略示例

    我的评价:这个渠道对技术要求高,策略质量参差不齐,数据对接也是个大问题。如果你刚入门,暂时不用在这里花太多时间,先把聚宽社区和 9db 的策略搞明白更实在。


    渠道五:其他量化社区

    代表:优矿(通联数据旗下)、******、果仁网等

    这类平台的策略质量相对较高,有专业团队维护,但通常需要付费或申请权限。

    亲测:优矿的策略质量还不错,逻辑清晰,有完整的因子分析流程。但平台的用户界面和文档不如聚宽友好,入门门槛高一些。


    渠道六:自己从论文/报告里提炼

    难度最高,但质量最可靠

    学术论文里有很多经过严格验证的量化因子,比如价值因子、动量因子、低波动因子等。国内也有不少券商研究报告专门讲量化策略,比如国盛证券、东方证券的量化团队长期发布因子研究报告。

    我的现状:这个方向我还在摸索,暂时还是以聚宽为主,后续有机会专门写一篇从报告到策略的完整流程。


    拿到策略之后:3 步评估框架

    找到候选策略,不要急着用。我会做 3 件事:

    第 1 步:看回测指标( 5 秒判断要不要继续看)

    年化 ≥ 20%、回撤 ≤ 30%、夏普 ≥ 1.0 ,三个都满足才往下看。

    第 2 步:看策略逻辑(最重要)

    问自己:这个策略为什么赚钱?它的 Alpha 是什么?

    • 首板低开策略:赚的是主力洗筹后的拉升利润
    • 小市值策略:赚的是小盘股长期溢价
    • 动量策略:赚的是趋势延续性

    如果你说不清楚策略赚钱的逻辑,这个策略大概率是过拟合——在历史数据上表现好,换个时间段就废了。

    第 3 步:看代码细节(挤水分)

    • 有没有设手续费?超短线策略不设手续费,年化容易虚高 50%以上
    • 有没有未来数据?比如用了当天收盘价去判断当天是否买入,这在******里根本做不到
    • 是不是 09:30 执行?开盘开盘价买入在******中有难度
    • 仓位管理合不合理?有没有正确处理 T+1 、资金不足等情况

    最常见的 3 个坑

    坑 1:回测周期太短

    很多人只看 3 年回测,觉得数据漂亮就行。但量化策略在不同的市场环境下表现差异很大——2019-2021 年牛市里很多策略都好用,放到 2016 年熔断或者 2023 年的结构性行情里,可能根本活不下去。

    我的标准:至少看 10 年回测,涵盖牛市、熊市、震荡市三种市场环境。

    坑 2:样本内和样本外不分

    策略作者在研究策略时,难免会调参数来让历史回测看起来更好看——这个过程叫"样本内优化"。但如果没有拿样本外的数据验证,这个参数只是历史数据的最优解,未必对未来有效。

    识别方法:看策略文章的发布时间和策略创建时间是否匹配,以及作者有没有说明策略的样本外验证情况。

    坑 3:只学策略,不理解背后的市场逻辑

    量化策略不是永久有效的,市场环境变了,策略也可能失效。如果你只是"复制粘贴"策略,不懂策略为什么赚钱,当它开始亏损时你根本不知道是策略失效了还是正常回撤,只会盲目地拿着或者焦虑地止损。


    我目前的选策略流程(总结)

    1. 去 9db 看指标筛选(年化/回撤),or 去聚宽社区用关键词搜索或看首页贴
    2. 筛选:年化≥20%、回撤≤30%、夏普≥1.0 、回测周期≥10 年
    3. 读策略文章,搞清楚 Alpha 来源(能说清楚才继续)
    4. 看代码(充分利用好 AI ):检查手续费、滑点、未来数据 3 个关键点
    5. 找策略克隆,在聚宽平台跑回测,做样本外验证,并不断优化
    6. 确认通过后,接入 9db 竞技场或模拟盘,先用小资金跑 3 个月
    

    最后说一句

    量化不是找到一个策略然后躺平收钱。它更像是一个持续迭代的过程:找策略→验证→接入******→监控→发现问题→优化或替换。

    我现在在做的事情就是这个:每周找一个策略或优化一个策略,按上面的流程认真评估,通过了就加入竞技场,让它在真实市场环境里接受检验。

    后续我会持续更新每个策略的选择过程和模拟盘/******表现,感兴趣的可以关注。

    要想实现或需要帮助分析评估的量化策略也可以发我,一起学习,一起踩坑,一起进步。

    1 replies    2026-05-08 18:14:04 +08:00
    GlobalNPC
        1
    GlobalNPC  
       2h 3m ago via Android
    为什么推广就不能老老实实的去推广区呢?
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