给量化新手的入门指南

一、策略构建：从基础开始优化

1. 结合趋势与过滤器

· 经典方法：例如双均线策略，短期均线上穿长期均线时买入，下穿时卖出。

· 优化思路：增加趋势判断：仅在价格处于年线以上时做多，年线以下保持空仓，避免逆势操作。引入波动筛选：当市场波动达到一定强度（如ATR突破设定值）才交易，减少无效信号。

2. 震荡指标与趋势配合

· 传统方式：在RSI低于30时买入，高于70时卖出。

· 改进方法：加入趋势确认：仅在长期趋势向上（如价格高于200日均线）时执行买入操作。

· 调整触发条件：尝试更严格的阈值（如RSI低于20或高于80），或等待指标从极端区域回调再入场，避免过早行动。

3. 重视出场策略

· 简单起步：设置固定比例的止盈和止损点。

· 动态止损：根据市场波动调整止损位置，例如以买入价减去2倍ATR作为止损线，使风险控制更灵活。

· 跟踪止盈：在价格上涨过程中逐步调整止盈点，如从最高点回撤一定比例时离场，保护利润的同时抓住趋势。

二、实战步骤：用工具验证想法

1. 数据获取 使用免费工具（如akshare、Tushare）获取历史数据，确保数据覆盖足够长的周期。

2. 回测工具选择 直接使用成熟的回测库（如Backtrader、VectorBT），避免重复造轮子。这些工具能自动计算关键指标，如夏普比率、最大回撤、胜率等。

3. 迭代验证 先测试基础策略的表现，记录结果；再测试优化后的策略，重点对比年化收益、最大回撤和夏普比率是否改善。只有数据证明优化有效，才进一步推进。

三、心态与认知：避免常见误区

1. 策略具有局限性 任何策略都有适应和不适应的市场环境。趋势策略在震荡市中可能反复止损，而反转策略在单边行情中容易失效。关键在于长期保持正期望收益。

2. 警惕过度优化 避免为了回测结果好看而添加过多规则。简单、逻辑清晰的策略通常更稳健，复杂模型容易陷入过拟合，导致实盘表现不佳。

3. 借鉴成功经验 如西蒙斯的大奖章基金，其成功依赖于从大量数据中挖掘细微规律，而非主观预测。新手应注重数据驱动的思维，而非纠结于个别参数的调整。

总结 量化入门需从经典策略入手，结合工具进行严谨回测，同时保持对市场复杂性的认知。注重风险控制与数据验证，避免盲目追求完美，才能逐步提升实战能力。