量化研究

A 股与加密的策略研究、因子与回测方法论。负结果也照发。

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TradingView 指标研究(连载)

TradingView 上有成千上万个社区自定义指标。这条连载想回答一个问题:把它们组合起来,到底有没有比单个指标更强的交易指导作用?

在挑组合之前,得先知道这些指标彼此有多不一样。所以第一步是给整个指标生态做一次同质化的证伪。

有一个流传很广的说法:TradingView(一个流行的看盘/策略平台)上数以万计的指标和策略,大量是同一批底层信号的改名、包装、参数微调或重组合。我决定用数据验证它。

从 GitHub 采集了 7235 个 Pine Script 源码文件(来自 212 个仓库),每个文件带完整来源溯源(仓库/作者/commit/许可证/星数),做三层去重 + 行为聚类。

结论:假设成立,而且有定量证据。

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TradingView 指标研究(连载)

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加密量化实盘之路(连载)

量化研究覆盖的几个市场里,crypto 是最先跑到实盘的一条。这条连载记录从信号到真实下单的全过程。

架构是一套「信号 + 哑手」的分离设计:signal-server 真连 OKX 行情算信号,输出到一个带 act / confirmed 状态的信号文件;下单端是一只哑手,只负责把信号翻译成 OKX 的下单动作,自己不做任何判断。中间加一道一致性校验(verify),信号在接缝处对齐后才标记为已验证。把「决策」和「执行」彻底分开,是为了让任何一端出问题都不会悄悄带偏另一端。

端到端已经打通:按权益算仓位、双向持仓模式、杠杆生效,模拟盘上 armed 真下成功。踩过的坑也很实在——币安合约行情被封,K 线改走 OKX 的 candles;OKX 双向账户必须开对冲模式,否则下单直接报错;止盈止损价传 -1 时得带上等号才认。

加密量化实盘之路(连载)
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已上云长期跑,并迁到独立机器。 先是在一台香港 ECS 上用 systemd 常驻信号服务、cron 每 15 分钟做一次 burn-in,把信号历史和执行日志持久化下来。

后来发现它和另一个项目同机,会互相污染日志、安全面也耦合,就把整栈迁到一台独立机器上——独立安全组、只放行自己的 IP。一服务一机器这条原则,又一次是花代价换来的。


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A 股量化之路(连载)

这条连载记录 A 股量化从方法论到真金白银下单的全过程,分多次更新。先从最底层的骨架说起。

做了两年 A 股回测,慢慢收敛出一个五层骨架。它不是某个具体策略,而是一张检查清单——任何一个策略拿过来,都能对着这五层逐条问一遍「这一层我做了没有、做对没有」。

  1. 环境过滤:先判断当前市场状态适不适合出手。反复实验下来,这一层是收益差异最大的来源;信号层怎么调,都不如先把「什么时候不做」判断对。

  2. 结构信号:趋势或截面因子给出候选标的。

  3. 回踩确认:不追高,等价格回踩到关键位再确认入场,过滤掉一部分假突破。

  4. 排序组合:多个候选按分数排序,等权持有一篮子。逆波动加权、复合因子倾斜都试过,相对等权没有稳定超额,没采纳。

  5. 制度审计:用一套独立的执行审计流程对拍回测结果,曾靠它揪出 daily 频率上收益虚高 6.7 倍的假象——那部分「收益」其实是回测里没算进去的交易成本。

五层里,第一层和第五层是后来才补上、也最容易被忽略的:一个决定「做不做」,一个决定「刚才那个漂亮的回测能不能信」。

A 股量化之路(连载)
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趋势策略撞到天花板后,转向了截面多因子(cross-sectional factors)——不再择时进出,而是每期在全市场横截面上给股票打分排序,等权持有一篮子。

做因子有效性检验(用信息系数 IC)时,出现一个和美股经验相反的结果:动量(momentum)在 A 股基本无效。 在美股,动量是最强的因子之一;在 A 股,它几乎没有可持续的预测力。真正有稳定信号的是另一组:市值(size)、低波动(low volatility)、换手率(turnover)、短期反转(reversal)。

原因大概在 A 股的微观结构:散户主导、涨跌停板、T+1 交易制度,让价格的短期延续性被强烈的均值回复(反转)吃掉。你以为在追动量,实际常常是在高位接盘。

持仓加权也试过:逆波动加权、复合因子倾斜,相对等权都没有稳定超额,就没采纳。等权是个挺难打败的基准。

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从「回测好看」到「能下单」。 把回测里的漂亮曲线变成真金白银能下单,是另一场战争。架构上拆成两个节点:一个香港的信号节点(自动跑信号),一个执行节点(接券商 QMT 下单)。信号和执行的 IP 分离,双节点各自绑 MAC。

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里程碑:真金试单通了。 在国金证券的 QMT 上,用最小仓位跑通了真实下单链路(Phase D)。到这一步,从环境过滤 → 信号 → order 生成 → 券商执行的整条线是活的了。

下一步(Phase E)是接真信号 + 配 cron 自动化。资金约束下的建仓研究先关闭:20 万的现状下 order 生成能覆盖到 TOP60,补位和 top20 变体都试过,不采纳。


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量化不靠预测方向,究竟靠什么赚钱?

先给结论:量化不靠猜涨跌赚钱,靠的是一个能说清楚、别人被结构性地逼着让给你的 edge。说不清 edge 从哪来,那大概率就是你在给别人送钱。

起点是我收藏很久的一段话:

在充分博弈的市场中,所有交易者下单都因为有获利机会,若认为对手盘愚蠢,可能我们才是傻子……行情是多空实时博弈的结果,走势不确定,所以不存在可预测行情的方法,只能在有期望优势时介入。

这段话前半截我完全同意,而且它是我这几年做交易最该反复念的一句。你在盘口挂单,对面接你的人和你掌握着几乎一样的公开信息,他也认为自己占便宜。你觉得对手盘蠢,统计上更可能是你蠢。这种谦逊是对的。

但它推到最后那句「所以不存在可预测行情的方法」,结论下过头了。「预测不了方向」是真的,「没有可行方法」是假的——中间被偷换掉了一个前提:赚钱必须靠预测方向。不是的。

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量化不靠预测方向,究竟靠什么赚钱?