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量化投资中的几个问题

来源：雪球时间：2023-04-09 23:12:13

(资料图片仅供参考)

我自己做量化投资 16 年了，总遇到很多人问这样或者那样的问题。我把实际中遇到的最多的问题再次总结一下。

我们现在做的量化投资，主要是低频轮动，最多的是以周、双周或者月为单位的轮动，而不是部分人心目中的高频轮动。高频轮动最典型的是美国的西蒙斯的大奖章基金，1 秒钟交易十几次甚至几十次。这种高频交易肯定不是我们个人投资者的菜，光服务器的投资，可能就是一个巨大的天文数字。

低频量化轮动说起来简单，实际上也不简单，首先是遇到因子的选择。有两类因子，即排除因子和打分因子。排除因子顾名思义是剔除满足某些条件的因子，譬如 PE>0，就把过去亏损的股票给剔除了。打分因子，目前最简单的是把两个以上的因子排名赋予不同的权重，相加后作为排名的依据。这里把多个因子和最终的收益率看作是单调线性的，是简化了因子和最终收益率的关系。实际上既不单调也不线性，甚至不是唯一的，而是符合某种概率。

但对很多初学者来说，这些问题可能还没真正涉及，首先面临的是不习惯量化轮动的买入排名前面，卖出排名后面的最基本策略。因为按照轮动策略，卖出的品种是不看亏损或者盈利多少钱的，也就是说和普通的所谓止盈止损是相背的。量化轮动最基本的出发点是忘记成本，而很多人一旦某个品种亏损，是非要盈利后才卖出的。甚至有了一个 " 保本出 " 的名词，但实际上这样长期做下来，并不会使得你的收益最大化，账面上留下来的可能是一堆套住的亏损品种，而盈利被卖出的品种，很少有大的盈利，因为 " 保本出 " 的思想导致了操作的结果最多就是微利，账户合计一算，几年甚至十几年下来最多就是微利，甚至还可能是亏损的。

还有人过度的怀疑历史回测的数据，学了量化后知道了 " 过度拟合 " 这个名词，总对历史数据疑神疑鬼。当然过分相信历史回测的数据是不可取的，但走到另一个极端，总觉得历史数据是过度拟合来的，不相信历史数据也是不可取的。举个例子，长期回测下来可转债的策略年化能到 40%，很难说没有一点拟合，但按照我的经验，实盘的底线大概是一半，也就是 20% 左右，其实 10 年以上实盘的年化收益率能达到 20% 以上就是非常出色的了。即使有一点过度拟合也是可以接受的。

今天周日，随便想起一点就瞎写了。实盘离开历史新高也只有 0.44% 了，希望下周能继续创新高。

/xz

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