分享
获课:999it.top/27796/
我的量化高效学习法:从"算法猎人"到"策略农场主"的思维跃迁
当我决定学习这门量化课程时,我告诉自己:这不是一场关于谁能找到最"神奇"算法的竞赛,而是一场关于如何系统性地"从数据中挖掘收益"的严谨工程。我的目标,不是成为一个四处寻找"圣杯"策略的"算法猎人",而是成为一个能够持续耕耘、培育和优化策略的"策略农场主"。为此,我制定了"三步聚焦"的学习法,直击量化交易的核心。
第一步:聚焦"数据基石"——理解数据的"脾气",而非盲目地喂给模型
在量化世界里,数据就是土壤。土壤的肥沃与否、是否有毒,直接决定了收成。我的第一步,不是急着学习炫酷的机器学习模型,而是沉下心来,真正理解我所要处理的金融数据。
我会重点关注数据的"脾气"和"秉性":
数据的"原生缺陷":我会重点学习如何识别和处理金融数据中的"脏活累活"。比如,股票数据中常见的停牌、复权(前复权、后复权对策略的影响)、ST股处理等。我理解了,如果数据清洗这一步做不好,后续任何精妙的模型都是建立在沙滩上的城堡。
数据的"时序本性":金融数据是典型的时间序列,它具有非平稳性、自相关性等特征。我会重点学习如何进行特征工程,让模型能够理解这种"时间"的概念。比如,如何构建收益率、波动率、动量、均值回归等具有金融逻辑意义的因子,而不是简单地把原始价格丢给模型。
数据的"未来陷阱":这是量化中最致命的错误——未来函数(Look-ahead Bias)。我会像侦探一样,在学习课程案例时,时刻警惕任何可能"穿越"到未来的信息。比如,在 T 日决策时,是否误用了 T 日的收盘价或成交量?我会把识别和避免未来函数,作为自己策略构建的第一原则。
通过这一步,我建立的不是一个简单的数据集,而是一种对数据的敬畏之心和严谨的处理流程。我明白了,数据质量决定了策略收益的上限,而模型只是在逼近这个上限。
第二步:聚焦"回测罗盘"——掌握回测的"游戏规则",而非迷信最终的收益曲线
一个策略在历史数据上表现再好,如果不能在真实市场中盈利,那它就是一张废纸。而连接历史与未来的桥梁,就是回测。我的第二步,就是将学习重心放在 "如何进行一次诚实、严谨的回测" 上。
我会把回测框架看作一个必须遵守的"游戏规则":
理解"成本"的残酷性:我会重点学习回测中如何模拟真实世界的交易成本,包括手续费、印花税和最关键的——滑点。我会理解,一个看似年化50%的策略,在扣除真实成本后可能只剩下5%。这让我对任何高收益曲线都保持一份警惕。
理解"过拟合"的诱惑:我会学习如何识别策略是否过拟合。课程中可能会提到样本外测试、参数敏感性分析等方法。我的目标是,不仅要看到那条漂亮的回测曲线,更要学会问自己:这个策略的收益是来自于运气,还是来自于某个在样本内有效的特定参数?它换一个时间段、换一批股票还奏效吗?
理解"评估"的立体性:我不会只盯着"年化收益率"这一个指标。我会重点学习 夏普比率、最大回撤、卡尔玛比率 等风险调整后的收益指标。我明白,一个稳定、回撤小的策略,远比一个暴涨暴跌的策略更具实战价值。
通过这一步,我掌握的不是一个回测工具,而是一套 "策略的体检系统"。我学会了如何客观地评估一个策略的优劣,如何识别那些看似美丽却充满陷阱的"伪策略"。这是保护我真实资金的生命线。
第三步:聚焦"机器学习思想"——理解模型为何有效,而非纠结于算法的复杂度
终于来到了课程的核心——机器学习建模。但我的策略是,不追求最新、最复杂的算法,而是聚焦于理解机器学习在量化中的核心应用思想和逻辑。
我会把机器学习模型看作一个"分类器"或"预测器",并重点思考:
模型在解决什么量化问题? 我会把模型的应用场景分为几类:预测(预测未来收益率)、分类(预测股票未来是涨是跌)、排序(预测哪些股票未来表现更好)。我会理解不同的问题适合用哪类模型去解决。
特征比模型更重要:我会把 70% 的精力放在第二步的"特征工程"上,而只用 30% 的精力来选择和调优模型。我深刻理解,在量化领域,一个用简单模型(如逻辑回归)配上优质因子的策略,其效果往往远胜于用复杂模型(如深度学习)配上劣质因子的策略。
理解模型的"可解释性":我会特别关注那些能够解释"为什么"的模型或技术,比如特征重要性分析。这能帮助我理解模型背后的金融逻辑,而不是把它当作一个黑盒子。一个有逻辑支撑的策略,才更有可能在未来的市场中保持稳健。
通过这一步,我摆脱了对"算法崇拜"的迷信,回归到量化投资的本质——基于逻辑的预测。我学会了如何让机器学习成为我投资思想的放大器和验证工具,而不是替代品。
结语:从代码执行者到策略思想者
总而言之,要快速掌握这门量化课程,我的核心策略是:
先筑牢"数据基石",建立严谨的数据处理能力。
再校准"回测罗盘",掌握客观的策略评估方法。
最后善用"机器学习思想",让模型为投资逻辑服务。
有疑问加站长微信联系(非本文作者))
入群交流(和以上内容无关):加入Go大咖交流群,或添加微信:liuxiaoyan-s 备注:入群;或加QQ群:692541889
关注微信74 次点击
添加一条新回复
(您需要 后才能回复 没有账号 ?)
- 请尽量让自己的回复能够对别人有帮助
- 支持 Markdown 格式, **粗体**、~~删除线~~、
`单行代码` - 支持 @ 本站用户;支持表情(输入 : 提示),见 Emoji cheat sheet
- 图片支持拖拽、截图粘贴等方式上传