量化学习笔记 | Everything should be made as simple as possible, but not simpler

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量 化 学 习 笔 记 | E v e r y t h i n g s h o u l d b e m a d e a s s i m p l e a s p o s s i b l e , b u t n o t s i m p l e r 量 化 学 习 笔 记 E v e r y t h i n g s h o u l d b e m a d e a s s i m p l e a s p o s s i b l e , b u t n o t s i m p l e r i n d e x 基 本 面 多 因 子 技 术 面 其 他 联 系 我 / 请 我 喝 杯 咖 啡 A r c h i v e Q M T 实 盘 一 年 感 悟 5 7 2 v i e w s 利 用 Q M T 实 盘 一 年 多 了 ， 虽 然 没 亏 钱 ， 但 是 也 没 怎 么 赚 钱 。 最 大 的 遗 憾 是 我 本 来 可 以 赚 一 些 钱 ， 最 大 的 感 悟 是 深 刻 体 会 了 杰 西 利 弗 莫 尔 说 的 “ 最 赚 钱 的 时 候 ， 是 我 坐 着 不 动 的 时 候 ” 。 几 点 体 会 吧 。 心 态 很 重 要 。 以 前 读 各 种 投 资 书 籍 ， 大 师 们 都 会 提 到 心 态 。 以 前 我 都 是 不 屑 一 顾 。 现 在 才 体 会 到 良 好 的 心 态 有 多 重 要 。 过 去 这 一 年 我 至 少 切 换 了 三 次 策 略 。 眼 看 策 略 下 跌 ， 就 开 始 怀 疑 是 不 是 失 效 了 ？ 切 换 完 之 后 ， 原 来 的 策 略 又 回 调 了 。 能 坐 着 不 动 ， 真 的 需 要 巨 好 的 心 理 素 质 。 对 收 益 率 要 有 一 个 合 理 的 预 期 。 那 种 年 化 5 0 % 以 上 ， 回 撤 又 很 小 的 ， 基 本 上 是 过 拟 合 。 年 化 和 最 大 回 撤 ， 很 多 情 况 下 你 只 能 选 一 个 。 在 尝 试 多 种 策 略 之 后 ， 我 发 现 能 做 到 年 化 2 0 % + ， 最 . . . R e a d m o r e p o s t e d i n 其 他 a n d t a g g e d Q M T , 心 得 . b y x i n y i o n 2 0 2 5 0 2 2 2 实 盘 量 化 Q M T 踩 坑 记 录 （ 四 ） 2 7 4 2 v i e w s 这 几 天 把 回 测 代 码 改 成 了 实 盘 ， 发 现 还 是 有 几 个 区 别 的 。 同 样 的 策 略 ， 聚 宽 选 出 来 的 股 票 和 Q M T 选 出 来 的 股 票 存 在 较 大 的 差 异 ， 5 只 里 面 有 4 只 不 一 样 。 由 于 对 Q M T 的 回 测 功 能 和 数 据 质 量 存 疑 。 干 脆 用 聚 宽 的 模 拟 盘 将 信 号 写 入 云 数 据 库 ， 然 后 Q M T 只 负 责 读 取 选 股 结 果 。 1 . 如 果 你 采 用 h a n d l e _ b a r 的 形 式 ， 那 么 需 要 加 上 下 面 的 代 码 # 跳 过 历 史 k 线 i f n o t C . i s _ l a s t _ b a r ( ) : r e t u r n 如 果 不 加 这 段 代 码 ， 那 么 就 算 是 实 盘 ， 他 会 从 历 史 K 线 开 始 运 行 。 2 . 实 盘 可 以 通 过 如 下 代 码 设 置 账 号 g . a c c t = a c c o u n t C o n t e x t I n f o . . . . R e a d m o r e p o s t e d i n 其 他 a n d t a g g e d Q M T , 心 得 , 聚 宽 . b y x i n y i o n 2 0 2 4 0 3 0 6 实 盘 量 化 Q M T 踩 坑 记 录 （ 三 ） 3 0 6 0 v i e w s 对 之 前 的 小 市 值 策 略 修 正 了 几 个 B u g ， 并 增 加 了 R S R S M V 择 时 。 同 时 最 近 又 发 现 了 Q M T 的 如 下 几 个 问 题 ： 有 时 候 会 出 现 p a n d a s 库 找 不 到 等 问 题 ， 重 启 一 下 Q M T 即 可 。 似 乎 对 于 g e t _ m a r k e t _ d a t a _ e x ( ) 等 函 数 ， 即 便 事 先 不 先 下 载 数 据 ， 也 会 先 自 动 去 下 载 ， 所 以 不 下 载 数 据 也 能 跑 。 Q M T 似 乎 不 适 合 做 回 测 。 上 篇 ， 已 经 提 到 过 ， Q M T 在 回 测 的 时 候 ， 一 些 函 数 不 会 动 态 地 修 改 “ 今 天 ” ， 因 此 ， 如 果 某 个 函 数 有 e n d _ t i m e 参 数 ， 默 认 的 话 都 是 返 回 当 前 的 时 间 节 点 ， 并 不 会 在 回 测 模 式 下 动 态 的 进 行 一 个 调 整 。 因 此 ， 在 回 测 时 候 ， 凡 是 有 e n d _ t i m e 参 数 的 ， 我 都 要 根 据 C o n t e x t I n f o . b a r p . . . R e a d m o r e p o s t e d i n 多 因 子 a n d t a g g e d Q M T , 多 因 子 . b y x i n y i o n 2 0 2 4 0 2 2 5 实 盘 量 化 Q M T 踩 坑 记 录 （ 二 ） 3 0 1 4 v i e w s 最 近 有 时 间 把 一 些 聚 宽 上 面 的 策 略 重 现 成 Q M T 代 码 。 主 要 是 增 加 了 一 些 择 时 （ 如 R S R S 择 时 ） ， 还 有 一 些 因 子 选 择 方 面 的 内 容 。 总 结 起 来 ， 基 本 上 熟 悉 以 下 几 个 函 数 就 差 不 多 了 。 g e t _ t r a d e _ d e t a i l _ d a t a （ ） ， 主 要 用 该 函 数 获 得 账 户 信 息 （ 如 可 用 资 金 ） 和 持 仓 信 息 。 这 里 有 别 于 聚 宽 代 码 ， 聚 宽 是 通 过 访 问 c o n t e x t 全 局 变 量 里 面 的 p o r t f o l i o 对 象 获 得 相 关 信 息 。 g e t _ m a r k e t _ d a t a _ e x （ ） ， 获 得 股 票 对 应 的 价 格 信 息 ， 对 应 于 聚 宽 里 面 的 g e t _ p r i c e ( ) , h i s t o r y ( ) 和 a t t r i b u t e _ h i s t o r y ( ) 函 数 。 g e t _ f i n a n c i a l _ d a t a ( ) ， 获 得 . . . R e a d m o r e p o s t e d i n 多 因 子 a n d t a g g e d Q M T , 多 因 子 , 心 得 . b y x i n y i o n 2 0 2 4 0 2 1 9 多 因 子 投 资 的 几 点 注 意 事 项 2 2 1 7 v i e w s 因 子 投 资 主 要 可 以 分 为 排 序 法 和 多 元 回 归 。 排 序 法 相 对 简 单 ， 单 因 子 的 话 ， 按 因 子 值 从 高 到 低 或 者 从 低 到 高 排 序 ， 然 后 取 前 几 只 股 票 即 可 。 多 个 因 子 的 话 ， 需 要 用 到 多 重 排 序 ， 可 以 进 一 步 分 为 条 件 多 重 排 序 和 独 立 多 重 排 序 。 条 件 多 重 排 序 先 按 照 某 个 因 子 排 序 ， 过 滤 ， 然 后 针 对 剩 下 的 股 票 再 进 行 过 滤 ， 然 后 取 前 几 只 股 票 。 排 序 法 由 于 其 简 单 易 用 得 到 了 广 泛 的 使 用 。 多 因 子 投 资 的 另 一 种 方 法 是 多 元 回 归 。 这 里 我 再 插 个 题 外 话 ， 不 要 迷 信 机 器 学 习 、 深 度 神 经 网 络 。 首 先 ， 你 可 能 没 有 足 够 的 数 据 来 训 练 深 度 神 经 网 络 （ 现 实 情 况 往 往 如 此 ） ， 因 此 陷 入 过 拟 合 的 风 险 。 一 个 大 致 的 判 断 训 练 数 据 是 否 足 够 的 办 法 是 看 你 的 训 练 数 据 是 否 是 满 足 你 模 型 参 数 的 5 1 0 倍 。 其 次 ， 深 度 神 . . . R e a d m o r e p o s t e d i n 多 因 子 a n d t a g g e d 多 因 子 , 心 得 . b y x i n y i o n 2 0 2 4 0 2 0 6 实 盘 量 化 Q M T 踩 坑 记 录 （ 一 ） 3 5 8 7 v i e w s 聚 宽 马 上 要 关 停 其 实 盘 量 化 接 口 ， 我 虽 然 没 有 用 聚 宽 的 实 盘 ， 但 却 是 其 回 测 和 研 究 环 境 的 重 度 用 户 。 由 于 我 目 前 的 策 略 换 仓 频 率 不 是 很 频 繁 ， 所 以 我 都 是 先 在 聚 宽 研 究 环 境 里 面 跑 ， 然 后 手 动 下 单 。 虽 然 聚 宽 实 盘 关 停 对 我 影 响 不 大 ， 但 是 觉 得 万 一 哪 天 回 测 ， 研 究 环 境 啥 的 也 给 砍 了 咋 办 。 所 以 还 是 得 提 前 想 好 对 策 。 目 前 市 面 上 比 较 主 流 的 可 以 支 持 个 人 用 户 做 量 化 的 系 统 就 是 Q M T 和 P t r a d e ， Q M T 所 有 数 据 和 策 略 保 存 在 本 地 ， 运 行 策 略 的 时 候 需 要 电 脑 保 持 实 时 开 机 状 态 。 P t r a d e 在 云 端 运 行 ， 需 要 上 传 策 略 。 Q M T 更 加 面 向 机 构 和 专 业 投 资 者 ， 两 者 的 区 别 不 再 赘 述 ， 感 兴 趣 的 朋 友 可 以 自 己 查 找 相 关 资 料 。 目 前 Q M T 和 P t r a d e 的 开 户 门 槛 都 有 所 下 降 。 . . . R e a d m o r e p o s t e d i n 其 他 a n d t a g g e d Q M T , 心 得 . b y x i n y i o n 2 0 2 3 1 1 1 9 永 久 性 投 资 组 合 之 二 （ 哈 利 · 布 朗 ） 2 8 1 7 v i e w s 相 对 于 上 一 篇 桥 水 全 天 候 策 略 中 利 用 一 致 性 风 险 衡 量 指 标 E S 来 决 定 仓 位 的 大 小 ， 哈 利 · 布 朗 的 永 久 性 策 略 更 加 简 单 ， 提 出 分 别 在 4 种 大 类 资 产 — — 股 票 、 债 券 、 现 金 、 黄 金 上 配 置 2 5 % 的 个 人 资 产 。 然 后 每 个 几 个 月 （ 或 一 个 月 调 整 一 下 ） 。 我 们 来 看 一 下 过 去 1 0 年 的 一 个 回 测 效 果 ： 可 以 看 到 都 按 照 2 5 % 的 比 例 分 配 ， 其 效 果 是 不 如 桥 水 的 全 天 候 策 略 的 （ 无 论 是 年 化 还 是 最 大 回 撤 ） 。 但 其 最 显 著 的 优 点 就 是 简 单 ， 特 别 适 合 于 懒 人 ， 在 稍 后 的 代 码 中 也 可 以 看 出 这 一 点 。 我 们 还 可 以 把 沪 深 3 0 0 换 成 纳 斯 达 克 指 数 。 其 回 测 结 果 如 下 所 示 ： 可 以 看 到 不 但 年 化 增 加 了 ， 最 大 回 撤 也 有 所 下 降 。 最 后 附 上 代 码 ： # 导 入 函 数 库 f r o m j q d a . . . R e a d m o r e p o s t e d i n 基 本 面 a n d t a g g e d 仓 位 管 理 , 心 得 . b y x i n y i o n 2 0 2 3 1 0 2 9 永 久 性 投 资 组 合 之 一 （ 桥 水 全 天 候 策 略 ） 2 9 0 6 v i e w s 并 不 是 所 有 人 为 了 追 求 2 0 % 以 上 的 年 化 ， 都 能 够 容 忍 超 过 5 0 % 以 上 的 回 撤 （ 况 且 要 在 多 年 能 够 实 现 2 0 % 以 上 的 年 化 也 是 非 常 困 难 的 一 件 事 情 ） 。 我 们 说 风 险 和 收 益 成 正 比 ， 是 否 存 在 年 化 可 能 1 0 % 左 右 ， 但 是 回 撤 极 小 的 策 略 呢 ？ 桥 水 的 全 天 候 投 资 策 略 就 是 这 样 一 种 投 资 组 合 。 当 然 ， 桥 水 内 部 的 版 本 可 能 要 复 杂 的 多 ， 可 能 也 没 人 真 正 知 道 。 一 个 简 化 的 版 本 可 以 只 包 含 如 下 几 种 投 资 标 的 ： 股 票 （ 或 者 指 数 E T F ） 大 宗 商 品 （ 如 黄 金 ） 长 期 国 债 其 他 市 场 的 指 数 （ 如 纳 斯 达 克 指 数 ） 我 们 看 到 这 些 个 品 种 的 风 险 是 相 对 分 散 的 ， 策 略 的 关 键 在 于 确 定 每 一 种 投 资 标 的 在 组 合 中 的 占 比 。 这 里 涉 及 到 对 风 险 的 衡 量 。 有 很 多 种 不 同 的 衡 量 风 险 的 标 准 ， 如 波 动 率 ， 方 . . . R e a d m o r e p o s t e d i n 基 本 面 a n d t a g g e d 仓 位 管 理 , 波 动 率 . b y x i n y i o n 2 0 2 3 1 0 2 9 小 市 值 因 子 Y Y D S 2 2 8 6 v i e w s 小 市 值 因 子 的 有 效 性 已 经 被 无 数 人 证 明 。 在 聚 宽 平 台 上 只 要 是 看 上 去 年 化 收 益 还 可 以 的 有 很 多 其 实 都 用 到 了 小 市 值 因 子 。 当 然 上 面 还 有 给 小 市 值 因 子 加 上 很 多 择 时 的 （ 如 R S R S 择 时 等 ） 。 我 们 来 看 看 只 用 一 个 小 市 值 因 子 能 有 怎 么 样 的 年 化 收 益 率 。 该 策 略 的 思 路 很 简 单 ： 全 市 场 选 股 ， 过 滤 掉 s t ， 停 牌 ， 科 创 板 ， 次 新 股 ， 当 天 涨 跌 停 的 股 票 按 市 值 升 序 排 列 ， 选 取 市 值 最 小 的 1 0 只 股 票 （ 我 这 里 稍 微 做 的 一 个 改 进 是 首 先 去 除 了 市 值 最 低 的 1 0 % 那 部 分 股 票 ， 当 然 你 也 可 以 把 这 个 限 制 条 件 去 掉 ， 我 对 比 了 一 下 收 益 变 化 不 是 很 大 ） 我 们 先 来 看 一 下 过 去 1 0 年 的 一 个 回 测 结 果 可 以 看 到 单 单 使 用 一 个 市 值 因 子 ， 就 能 在 过 去 1 0 年 当 中 取 得 年 化 收 益 2 2 . 4 8 . . . R e a d m o r e p o s t e d i n 基 本 面 a n d t a g g e d 单 因 子 , 心 得 . b y x i n y i o n 2 0 2 3 1 0 2 0 a l p h a 量 价 因 子 与 机 器 学 习 模 型 2 6 2 3 v i e w s 前 几 天 看 了 一 下 微 软 的 Q l i b 框 架 ， 感 觉 也 没 有 新 的 东 西 。 到 是 提 供 了 两 个 数 据 集 a l p h a 1 5 8 和 a l p h a 3 6 0 。 于 是 看 了 几 个 例 子 ， 想 看 看 Q l i b 是 如 何 利 用 a l p h a 1 5 8 来 做 量 化 的 。 其 实 Q l i b 的 a l p h a 1 5 8 也 好 ， 国 泰 君 安 的 a l p h a 1 9 1 因 子 也 好 ， 如 果 你 仔 细 看 一 下 这 些 因 子 的 公 式 ， 我 猜 测 大 概 率 应 该 是 根 据 类 似 遗 传 算 法 这 种 生 成 的 。 也 就 是 说 ， 这 些 个 因 子 就 是 从 原 始 的 开 盘 价 ， 收 盘 价 ， 最 高 价 ， 最 低 价 ， 成 交 量 等 量 价 数 据 的 基 础 上 计 算 出 来 的 。 比 如 考 虑 a l p h a 1 9 1 中 的 第 一 个 因 子 a l p h a 0 0 1 的 公 式 如 下 ： ( 1 * C O R R ( R A N K ( D E L T A ( L O G ( V O L U M E ) , 1 ) ) , R A N K ( ( . . . R e a d m o r e p o s t e d i n 多 因 子 a n d t a g g e d 多 因 子 , 机 器 学 习 . b y x i n y i o n 2 0 2 3 1 0 2 0 a r t i c l e n a v i g a t i o n ← e a r l i e r a r t i c l e s s e a r c h ： V i e w s 实 盘 量 化 Q M T 踩 坑 记 录 （ 一 ） 3 5 2 6 v i e w s 联 系 我 / 请 我 喝 杯 咖 啡 3 2 7 9 v i e w s 实 盘 量 化 Q M T 踩 坑 记 录 （ 三 ） 3 0 2 1 v i e w s 实 盘 量 化 Q M T 踩 坑 记 录 （ 二 ） 2 9 7 8 v i e w s 永 久 性 投 资 组 合 之 一 （ 桥 水 全 天 候 策 略 ） 2 8 7 5 v i e w s 永 久 性 投 资 组 合 之 二 （ 哈 利 · 布 朗 ） 2 7 9 3 v i e w s 实 盘 量 化 Q M T 踩 坑 记 录 （ 四 ） 2 7 0 8 v i e w s a l p h a 量 价 因 子 与 机 器 学 习 模 型 2 5 8 8 v i e w s 约 翰 · 邓 普 顿 逆 向 投 资 策 略 2 3 1 4 v i e w s 小 市 值 因 子 Y Y D S 2 2 5 8 v i e w s c a t e g o r y 基 本 面 多 因 子 技 术 面 其 他 r e c e n t a r t i c l e s Q M T 实 盘 一 年 感 悟 实 盘 量 化 Q M T 踩 坑 记 录 （ 四 ） 实 盘 量 化 Q M T 踩 坑 记 录 （ 三 ） 实 盘 量 化 Q M T 踩 坑 记 录 （ 二 ） 多 因 子 投 资 的 几 点 注 意 事 项 联 系 我 / 请 我 喝 杯 咖 啡 实 盘 量 化 Q M T 踩 坑 记 录 （ 一 ） 永 久 性 投 资 组 合 之 二 （ 哈 利 · 布 朗 ） 永 久 性 投 资 组 合 之 一 （ 桥 水 全 天 候 策 略 ） 小 市 值 因 子 Y Y D S T a g C l o u d 多 因 子 波 动 率 聚 宽 仓 位 管 理 单 因 子 机 器 学 习 心 得 Q M T W e l c o m e t o s t a r o r f o r k t h e s o u r c e c o d e o f t h i s s i t e F u n c t i o n m a n a g e m e n t s i t e l o g i n G i t B o o k C o p y r i g h t ©   2 0 2 5   量 化 学 习 笔 记   |   S i t e M a p   |   R S S F e e d   |   友 情 链 接 |   百 度 统 计 P o w e r e d b y D j a n g o | 本 页 面 加 载 耗 时 : 0 . 3 2 7 s 浙 I C P 备 2 0 2 3 0 3 6 6 8 4 号 1

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