光棍节说光棍：一个量化交易者的困扰

同龄人，月入三万  中产啊，，，  看来俺只能是屌丝中的战斗屌丝了、、。

@宽客 兄好，已修改：）

@股天乐 请把38楼的“对于输入的连续取值(N=1,2,3,...，M=1.5,1.6,1.7,...)”改为“对于输入的连续取值(M=1,2,3,...，N=1.5,1.6,1.7,...)”

上面谈到策略是否过度拟合的问题，这里抛砖引玉，稍微对回测值与实际值不一致的原因作展开：
在刚接触量化交易时用的是Matlab，在刚开始的一段时间里发掘了N个在回测时有非常高年化收益率和夏普率的策略（N大于10），但在实盘时却亏得一遢糊涂。甚至有一次自信满满地把一个基于日K的追涨策略用于微操盘（新浪的场外配资，去年年底已经被叫停了），结果在3个交易日内爆仓，2万元瞬间蒸发。
被市场先生打痛了就学会记怕，开始找原因：
一是数据错误。包括样本数据错误和计算错误，这往往会让你在看到结果后觉得自己就是可以撬动地球的阿基米德，自信心极度膨胀。
二是用了未来函数或未来数据。一个常见的例子是，基于日K统计涨停后的次日收益。正确的做法是用日内最高价等于涨停价的方式来统计，结果其实是负收益的。
第三个就是上面提到的过度拟合，或者叫策略的过度优化。一般来说，只要策略的年化收益过高，在排除未来函数的情况下，就需要考虑是否有过度拟合的可能。过度优化的策略，要么对特定的输入参数过度敏感，比如“当一段时间内红K数比绿K数多M个，并且量比大于N买入”这一类策略，对于输入的连续取值(M=1,2,3,...，N=1.5,1.6,1.7,...)，其输出是有很大的差异的。在多参数的策略中尤其明显。另一种情况是，某种策略对于个别区间内的数据集具有很高的收益，这个也是需要注意的。比如很多策略在上个月都有很不错的收益，说白了只是市场先生的馈赠。克服（但不能绝对避免）的方法是，把数据集分成两个或多个区间，一部分用作训练集，一部分用作测试集，然后反过来，对比两者的结果。其实最好的测试集永远是实盘。
第四个是回测代码与实盘代码的不一致。主贴中说的今年10月之前没怎么赚钱，就是因为在这个点上吃了很多的亏，后来痛定思痛，把原来的量化架构全部推倒重来，首要的要求就是所用策略的在回测和实盘的一致性。
当然，还有其它原因，希望有经验的量化同行分享。这些都是亏钱亏出来的经验。

楼主研究方向有问题，任何策略确实都能有效一段时间，有的策略甚至10年了还是有效，但这只是市场的表象，虽然利用表象确实也能挣到钱，但你却不知道何时它会不起作用。在我眼里，市场是资金推动的，它们的合力产生了各种有效策略，这些策略都差不多，无非是有的灵敏一些有的迟钝一些。这些策略顶多每年翻一倍，只有理解了市场的本质，才能8年万倍。

工资也是最近来到这个公司后才翻倍的。
[引用原文已无法访问]

@数字为生 
（接上）很赞同兄所说的“财务自由不是人生的终点，而只是起点”。于我而言，在实现财务自由之后，最想做的事就是考研。大四时因为经济原因做了考研路上的逃兵，有负恩师的期望。当时也没办法，穷人的孩子早当家。前天因为校企合作的事和恩师小聚了一番，席间说起我以前放弃考研的事，我笑笑说自己有一天还会回去的。人生不应该被经济所羁绊，在中国做学术，更不应该被经济所羁绊。

我只想知道月入3万无存款，你每月咋花的？

@数字为生 很高兴前辈能够指点迷津，作为过来人，兄的建议很值得我参考。

财务自由不是人生的终点，而只是起点。  如果可能，早一点考虑财务自由以后的事情，或许有很大的好处，尤其是还没有人生伴侣的时候。