一盆冷水抛给那些希望在家里闭门造车式搞量化的人。

在阅读这篇在阅读这篇文章前，我强烈强烈建议大家阅读我之前写的另一篇文章，关于《技术分析究竟有没有用》
市面上有两种比较极端的观点。一种是，价格就是随机游走或者价格就是数字和自然科学的体现，人在其中的因素是很低的，因为假设大家都是理智人，量化依靠的就是“历史会重演”。另一种观点则是价格是不理性的，理性人也十分的不可靠，大量量化交易最后还是在人的默许下进行的，往往遇到突发情况人要最终审核这个交易是否执行，决定这个交易是否终止，价格并不是随机游走，反而价格有可能被操控，价格是大家合力竞价结果的表现。
事事实上，这两种说法都是非常有道理的。不过现实有时偏向一端，有时偏向另一端。有时市场理智的让人可怕，有时价格波动的简直不可理喻。虽然你可能会说黑猫白猫，抓到耗子的就是好猫。但事实上猫有的时候不光能抓住老鼠，时常还能挖出地雷。
我最开始也是量化交易出身，同时修了计算机系和金融系。一开始年轻的我也以为把这两个融合在一起，将会是巨大的机遇，它事实也是巨大的机遇，只是现在已经不再是一个巨大的机遇。
始一开始量化确实是一个非常赚钱的投资方式。不过正如同任何新投资方式，最开始被应用的时都爆赚一样，最开始将价格画的图表上并开始几何分析的那部分人赚到钱了，之后使用价值分析的那帮人赚到钱了，再后来运用数学公式算出各种量化指标的人赚到钱了，直到近代则是开始使用计算机做交易的那些人赚到钱了。然而，有大量的人尝试复原他们成功的轨迹。尝试使用他们当时有效的方法，却终究一无所获。这并不出人意外，因为成功的本质就是三原则，要么比其他人更聪明，要么比其他人更快，要么作弊。在n多年后想复制前人的的成功，你也不看看有多少人在和在用相同的思路和你同台竞争。
量化金融能够快速发展的本质，是因为他巨大的财富效应，但这个财富效应建立的本质，源于两点。第一点，你比其他人更快，最开始的量化策略只是把一些主观的成功法则跑在了比人手速更快电脑上，比如说非常成功的海龟交易法。第二点。则是过去的市场是非常低效的，尤其是人们还需要在交易大厅用嗓子喊报价的时候。
现在量化交易的门槛大大降低。任何一个合格的程序员自己研究一周，怎么也能写简单的的策略了。你要考虑到现在市面上有大量的免费的/付费的教程一步一步教大家怎样做量化。这就像当年在旧金山，当你能十分便宜的买到质量很好的铲子的时候，淘金热早就已经结束了。事实上，中国近些年来的成功，无一例外都是把别人已经在国外做很多年的东西拿过来，在中国重新做一遍，无论是工业还是互联网行业，几乎无一例外。把一个已经证实成熟的模式拿过来，他怎么可能完全没用，最多就是换了环境因此不那么好用而已。国内的量化。哪怕只是五年前，都是一个非常新颖的东西。市场非常低效，因此有着大量的套利机会。这些机会就像是收割稻子，以前是交易员手工的一把把的收割，总有些机会是收割不完的，它就烂在了地里。现在的量化程序，一个个都是联合收割机，收割的又快又好，你还在用相似的底层策略炮，怎样去和联合收割机抢单？如果你去跑回测，即使跑一个简单的不能再简单的策略。放在五年前好像都跟神仙一样，你现在再去跑跑相同的策略，你看你会不会输掉裤衩。当然，这并不是中国的现象，而是全球的现象。在2000年左右，交易大厅彻底关闭，人们从线下交易逐步转向计算机交易，这就已经劝退了很多不成熟的教育者。市场陷入了一段相对不那么有效率的时期，有着很多手工的套利机会，直到2008年以后都被现代量化套利程序直接抹杀了。

事实上，量化的类型有两种。一种是有主观思路将其量化成模型的，另一种则是黑箱训练。前一种运用的最成功的就是在高频交易上，而其中最重要的就是抢单率。如果不是高频策略，那么把经典的策略组合起来，弄个择时模块的量化策略，大概率搞不出什么太有意义的东西来。多因子分析股票池则时也许行，如果你能设计出一个可以自动计算市场风格轮动并及时切换交易风格的量化程序来，但是大概率你不太可能闭门造车弄出来。如果像是那种，我随便瞎举个例子，“价格到布林轨上沿，且大趋势为下行（比如ma倾斜向下），就尝试做空，每次止损线1.5个atr，如果连续三次止损出局，那么反向做多或者暂停交易” 这种策略基本无效，即使你把这个条件再细化一点或者考虑的内容再多一点，哪怕是增加了不同情况下的不同指标赋予不同的因子权重大概率也是不行的。尤其是这种利用了加工后（比如量化指标）的市场最基本信息的（价格，时间，成交量），在前几年，市场效率很低的时候，也许能行，但现在基本上不太能行。更何况许多所谓的量化策可能更加注重于价格，而相对而言忽视了成交量。而我认为量化中最重要的L2数据逐笔交易数据和实时挂单量几乎则不被考虑在内。

另一种则是黑箱量化，你就把历史数据输入到量化程序里，它就自己学习，自己计算自己得出交易结论，如果你喂的是L2数据给程序，这种能行的概率要大的多，国际上很多还现存的真正的“量化”私募或者基金大多也是这种。因为量化程序考虑了加工前的信息并利用L2数据排除了大量假趋势假反转，但就凭国内目前的量化水平，这绝对是高科技，未来也许会逐步跟上，但这大概率不是一两个人可以闭门造车弄出来的。而且这种黑箱亮化。如果真的出bug了，你甚至都不知道怎么调整，因为它是黑箱程序，你不知道是应该让他重新学习还是让他从某一个节点继续学习，你甚至有可能不知道它哪一个节点开始出现了bug。

我最开始在搞量化的时候。是在一个已经小有名气的欧洲量化私募里，有幸给几位量化行业大佬端茶倒水的事务员。他们当初研究出的“猫”，就时常能捉到老鼠，但直到这只猫连续挖出了好几枚地雷。当然，我不是说量化本身不行，市面上当然有大量成功的量化基金或者私募，只是我凭经验，你在一个人才济济的地方，天天和行业大佬搞头脑风暴，都不一定能避免被自己的量化程序一巴掌拍死。你自己在家闭门造车，更难做出什么有效的量化策略。我建议如果你想走量化这条路，还是先研究研究主观交易，能不能让你成功不好说，但能让你死的慢一点是肯定的，尤其是你用我上面提到的第一类量化程序。
我最后我得提醒一句，你看有些公司因为爆雷，最后死了，并不是因为其他公司没有爆雷。其他公司可能也可能爆了相同甚至更大的雷，但是他可能很幸运，比如爆雷之后市场突然反转，把这个惊天雷抹平了。总之是没被一巴掌直接拍死，后来不知道怎么又挺过来了，所以你可能看到活的挺好，于是你也想从事相同的道路，事实上可能只是因为这个雷没有瞬间的把公司搞死，因此外界的你不知道罢了。

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洋洋洒洒很多，但我感觉好像没点到题上。提炼几点内容供大家参考。1.你用一个很简单的量化策略跑历史回测效果大多都不错。那是因为以前的市场不成熟，市场专业性差，市场效率偏低，尤其是闭塞的内盘，而不是说你这个策略有多好。不过自从前几年人工智能火起来后，量化交易这个相关领域也被带动起来。很多国内人傻钱多的机构从海外挖了一大批行业相关人员，现在很多稳赚不赔的量化套路（套利居多），国内基本上也有了，你的策略大概率不会像回测当中那么有效（尤其是跑中长期数据回测的）。即使你回测的结果真的很好，你上实盘也需要打一个五折，才能算是最好的结果。
2.在家闭门造车尤其不行。先不说你自己一个人的思路跟的跟不上时代。就算跟得上时代你也可能没有行业先进的方法和技巧。如果你在一个公司里，并且在这个行业小有名气，天天和别人头脑风暴，这个事儿没准还是能成的。但是就上网看看文章，自己鼓捣鼓捣，想成的概率实在是太低。不然你也不会在网上看到有那么多卖课的。
3.如果你没有金融行业的从业经验，没有做过主观交易，一上来就学习量化，那么真的容易会陷入“绝对理性”这个误区。人在主导价格中的因素是很多的，绝不仅仅是自然科学和数学。
4.如果你坚持要做量化。那么建议你在量化当中更多的考虑成交量在其中的因素。因为事实上就连最基本的，让量化程序自动化趋势线都很不好实现，更不要说自动画费波纳奇之类的。主观让你画趋势线，你都不一定能找得到对齐哪两个点（比如是从绝对低点开始画还是趋势低点开始画），程序就更难判断了。如果你像我一样，相信价格是市场各个参与主体合力竞价出来的。那么你不考虑成交量，不考虑这些主观交易思路（包括市场几何学），就相当于忽视了这些人在竞价中的作用，而这我认为不是一个很好解决思路。但是如果你采用黑箱量化思路，你则不需要考虑这么多。这才是大奖章基金成功的秘诀，也是大奖章基金这种头部量化为什么只招程序员而不招有实盘经验的交易员。因为他们是黑箱量化，他真的不需要考虑这些，他真的只需要数学家和程序员设计出黑盒子AI自己跑就行。但是你要是因此就信了“程序员不需要实盘经验就能做量化”，我只能祝你好运。
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感兴趣的可以看我写的其他文章

期权匿名回答 · 2022-2-22 18:28:56

那请问怎样才能开发稳定赚钱的量化交易程序呢[惊喜]？

期权匿名回答 · 2022-2-22 18:29:33

不如说没有稳定赚钱的程序

期权匿名回答 · 2022-2-22 18:30:33

的确，书上那些策略我写程序跑下来跟瞎蒙差不多，甚至还不如瞎蒙呢。靠这发财很难。不过我不是以此为业，只是业余(或摸鱼时)玩玩，反正怎么亏都是亏[捂脸]。计算机只是工具，起码选股盯盘比人工快多了。顺带还学了编程。

期权匿名回答 · 2022-2-22 18:30:46

交易所交易员后当程序员都在大公司我可以负责任的说量化这种事忽悠接着忽悠

期权匿名回答 · 2022-2-22 18:30:54

内容怎么像之前的？

期权匿名回答 · 2022-2-22 18:31:37

有不少容量小的量化机会

期权匿名回答 · 2022-2-22 18:31:52

为啥

期权匿名回答 · 2022-2-22 18:32:31

确实，机会最终还会有的，但是这种机会有点像处女地，偶尔会有，但是也许不久后就会因为各种原因失效，到时候就需要找新的处女地，届时量化不一定比主观的灵活性有优势。

期权匿名回答 · 2022-2-22 18:32:53

全靠什么名校包装骗管理费赚钱产品赚钱了就是策略牛产品亏钱了就是股市动荡[看看你]

期权匿名回答 · 2022-2-22 18:33:34

比如马斯克的狗币

期权匿名回答 · 2022-2-22 18:33:58

谢谢你，作者。我半主观交易做了一年了，您说的我很赞成！

期权匿名回答 · 2022-2-22 18:34:56

黑箱量化能否再这个文章讲一讲？

期权匿名回答 · 2022-2-22 18:35:53

币圈目前的量化竞争到了哪种程度？个人量化在币圈是否还有机会

期权匿名回答 · 2022-2-22 18:36:26

主要是过去的数据分布和现在的数据分布不一样，市场环境，参与者策略这些都改变了，因此很多过去的模型跑出来很好，一上线应用于当下就不行

期权匿名回答 · 2022-2-22 18:36:46

同问

期权匿名回答 · 2022-2-22 18:36:56

L2数据是啥意思……

期权匿名回答 · 2022-2-22 18:37:48

讲真，谁告诉你大奖章是用人工智能的“黑箱量化”? 人家不公布交易策略，在你这就成了他们也不知道怎么搞出来的策略？真这样要统计学家和数学家做什么?

期权匿名回答 · 2022-2-22 18:38:40

他们用的黑箱，不是我说的那种直接喂数据的黑箱，我只是说他们是一类，不要硬牵桥搭线。他们的模型肯定复杂的多，有各种数学辅助计算模块，事实上哪怕就是搞一个计算模糊背离的模块程序员可能就搞不定，需要数学家的帮助。之前他们什么策略不清楚，肯定不是几十年前一开始就整了AI，不过现在据说是偏向AI，我最后这里只是举个例子，不要深究。

期权匿名回答 · 2022-2-22 18:39:05

历史回测=刻舟求剑[飙泪笑]

期权匿名回答 · 2022-2-22 18:39:40

卖课比量化赚钱[捂脸][捂脸][捂脸][捂脸][捂脸]

一盆冷水抛给那些希望在家里闭门造车式搞量化的人。

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