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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。