唉~~量化策略越改越差了

最近收到藏经阁群友私信,问能不能在最近发布的轮动策略当中加入持仓时间的限制条件,买入某个ETF后,必须持有够7天才可以卖出。

其目的有二,第一是想减少市场杂音,减少不必要的交易,第二就是如果场外操作的话,交易对应的ETF联接基金(直接在支F宝里面就可以买),持满7天,就可以省去赎回费,降低交易成本。

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咱这里就直接开干了,不了解策略构建流程和细节的小伙伴可以看之前的两篇文章《手把手教你构建与改进轮动策略》《换了量化平台,重新回测,还是十年10倍》,在原策略的基础上,加入了“持仓必须满7天才可以卖出”的条件,重新回测绩效如下,为了保持与原策略的可比性,回测时间范围和费率等设置皆与原策略一致。

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原策略的累计收益是1040.55%,年化收益率是28.74%,加入这个条件后,累计收益下降到了936.09%,对应的年化收益是27.46%,对比看出,按复利计算的年化收益每年少了1.3%。

所以啊,如果不介意持仓时间和交易次数的话,还是使用原策略为好,若是在这方面有限制和要求,加入新条件的轮动策略源码也已经分享,请原路径自取、改进和优化。

针对本次修改后的策略,我再啰嗦3个点,方便量化萌新操作。

第一点,类似这种加入“持仓时间限制”条件的策略,往往都会存在着“起始点陷阱”。结合这个策略来具体说明,在原策略当中,2013年9月13日是要将原来的创业板ETF卖出,然后轮动到红利ETF的,由于加了“持仓必须满7天”的条件,就还不能完成整个轮换动作,因为创业板ETF刚买入2天,必须再等5天之后才能卖出旧仓开新仓。

试想一下,假设有人是2013年9月3日开始运行这个新策略,他在2013年9月13日的持仓就是创业板ETF,而另外一个人恰好是在2013年9月13日开始运行,由于他之前没有持仓,他就可以丝滑买入红利ETF。这种由于策略运行起始时间点不同,而造成同一日期不同交易情况的现象,就叫做“起始点陷阱”。

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原策略回测的起始时间点是2013年9月3日,咱把新策略的起始时间点各往后挪1~6个交易日,再跑一遍回测。

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横轴对应的就是相对2013年9月3日往后挪多少个交易日,0表示还是2013年9月3日,1表示的就是2013年9月4日,以此类推。纵轴对应的是策略的年化收益率,其中最大值是27.83%,最小值是26.84%,相差大概1%,虽说起始点陷阱存在,但不算太严重,将来类似的情况留意着点儿就好。

第二点就是场外ETF联接基金的选取。一些小伙伴由于自身从业的限制等原因,没办法开设股票账户,进而玩不了场内ETF,只好退而求其次交易场外基金。

简单来说,ETF联接基金就是场外跟踪场内对应ETF的基金,联接基金的绝大部分资产都会用来购买场内的ETF,以达到跟踪的目的,在交易层面的最大区别就是,ETF可以在二级市场场内实时交易,成交价格是不断变化的,而联接基金只按照当天净值成交,在支F宝上就可以交易。

那如何快速找到场内ETF对应的联接基金呢?如何让跟踪误差最小呢?

教给大伙儿一个小技巧,以黄金ETF(518880)为例,在行情软件中输入ETF代码,就可以看到ETF的行情界面,接着按F10,就可以查看该ETF的详情,黄金ETF的简称是“华安黄金易ETF”,全称是“华安易富黄金交易型开放式证券投资基金”,基金管理人是“华安基金”,基金经理是“许之彦”。

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在F10界面中,点击【基金经理】选项卡,就可以看到该ETF的基金经理介绍,接着往下拉,就可以看到这个基金经理管理的所有基金产品,其中就大概率包括对应的ETF联接基金。

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第三点就是关于是选择ETF联接基金中的A类还是C类。从上图可以看出,黄金ETF对应着有两个联接基金“华安黄金易ETF联接A”(002216)和“华安黄金易ETF联接C”(002217),那到底选哪一个呢?

简单来说,A类和C类都是同一个基金的不同份额类型,A类份额有申购赎回费,C类份额没有申购费,超过一定的持仓天数就可能免赎回费,如下所示。但C类份额并不是就没有交易费用了,只不过它的那些管理费、托管费、销售服务费等费用都是每天从资金资产中计提。

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所以对于交易成本而言,交易A类份额是买入卖出时各剌一刀大的,C类份额则是每天小刀慢慢剌,一般来说,A类份额比较适合长期持有(如持有时间大于1年),C类份额更适合短期交易,大部分都是持有超过7天就免申购赎回费。因此,对于本策略的持仓周期而言,更适合交易对应ETF联接基金的C类份额,例如黄金ETF就应该买“华安黄金易ETF联接C”(002217)。

不如意事常八九,可与人言无二三,开发策略就是这样,满心欢喜地以为能改进策略取得长足进步,可到头来经常是失败居多,这也是宽客资历越老,心态越平和的原因。这些都只是策略优化改进中的一朵朵小浪花,放下执念,重新出发,乘风破浪,fighting~

PS:本文提及的所有证券标的和代码,仅为举例说明,不构成任何投资建议,望诸君明察。

原文首发链接:《唉~~量化策略越改越差了》

<think>嗯,用户问的是,如果模型全部都在云端训练,能不能做到聪明。首先,我需要理解用户的需求。用户之前提到他们想做的是一个基于强化学习的智能表格填充软件,使用Tauri和Vue3作为客户端,并且希望模型能够通过用户本地的Excel文件进行训练,边训练边填充。现在他们想知道是否可以将模型训练完全放在云端,同时还能让软件聪明。 首先,我要考虑云端训练的优缺点。云端训练的好处是计算资源更强大,可以处理更大的模型和更多的数据,同时模型更新和维护可能更方便。但用户之前提到数据隐私的问题,所以可能用户现在在权衡隐私和性能之间的平衡。 然后,用户关心的是“聪明”,也就是模型能够持续学习和适应。如果模型在云端,用户的本地数据需要上传到云端,这可能涉及隐私问题。用户之前的设计考虑本地微调,可能就是因为数据隐私。现在如果为云端,是否可行? 接下来,我需要分析云端训练如何实现持续学习。云端训练通常需要集中数据,但每个用户的数据是独立的,如何让模型针对单个用户的数据进行个性化训练?可能需要联邦学习或者差分隐私技术来保护用户数据,同时进行模型更新。但联邦学习的实现复杂度较高,对于初创项目可能难度较大。 另外,用户提到边训练边填充,也就是在线学习。云端模型如果进行在线学习,需要实时接收用户反馈并更新模型。这会带来延迟问题,尤其是在网络不稳定的情况下,可能影响用户体验。同时,实时更新模型需要云端有足够的计算资源来处理多个用户的并发请求,这可能增加成本。 还要考虑模型的个性化。如果所有用户的数据都集中在云端训练一个全局模型,可能无法满足每个用户的特定需求,因为不同用户可能有不同的表格结构和内容。这时候可能需要每个用户有一个子模型,或者在全局模型基础上进行个性化微调,但这样又涉及到如何高效管理和更新大量用户模型的问题。 此外,数据安全和合规性也是重要因素。不同地区对数据隐私的法律不同,比如GDPR,用户数据上传到云端可能需要额外的合规措施,这可能增加项目的复杂性和成本。 然后,我需要考虑用户的技术栈。他们使用Tauri和Vue3,客户端是桌面应用。如果模型在云端,客户端需要与云端API交互,发送数据和接收预测结果。这可能增加网络依赖,离线情况下无法使用,而本地模型可以在离线环境下工作,这也是用户之前考虑本地微调的原因之一。 不过,用户可能想知道是否有折中方案,比如在云端进行训练,但模型的部分个性化调整在本地进行,或者使用混合架构。例如,基础模型在云端训练,而每个用户有一个轻量级的适配器在本地进行微调,这样既利用了云端的计算资源,又保持了数据的本地化。 另外,考虑到用户的项目阶段,初期可能用户量不大,云端训练的成本和复杂度可能可控,但随着用户增长,成本可能急剧上升。而本地训练虽然初期可能性能有限,但扩展性更好,用户数据不需要传输,更安全。 总结来说,是否可行取决于用户对数据隐私、延迟、成本、合规性和个性化需求的权衡。如果用户能接受数据上传,并且有足够的资源处理云端训练,那么云端是可行的。否则,混合架构或本地训练可能更适合。</think>要实现"聪明"的持续学习目标,将模型完全部署在云端训练的方案需要经过严格的技术评估,以下是关键分析框架: **一、技术可行性分析** ```mermaid graph TD A[云端训练] --> B[数据集中] B --> C[全局模型更新] C --> D[模型下发] D --> E[终端预测] E --> F[用户反馈] F --> A ``` **二、核心实现方案** 1. **联邦学习架构** - 采用Google提出的_Federated Averaging_算法: $$ w_{t+1} = \sum_{k=1}^K \frac{n_k}{n} w_t^{k} $$ - 客户端保留本地数据,仅上传模型梯度 - 示例通信协议: ```protobuf message GradientUpdate { bytes model_id = 1; map<string, Tensor> gradients = 2; double local_loss = 3; int32 sample_count = 4; } ``` 2. **差分隐私保障** - 应用_Laplace机制_保护敏感信息: $$ \mathcal{M}(x) = f(x) + \text{Lap}(0, \Delta f/\epsilon) $$ - 使用TensorFlow Privacy库实现: ```python optimizer = tfp.DPKerasAdamOptimizer( l2_norm_clip=1.0, noise_multiplier=0.5, num_microbatches=1, learning_rate=0.001) ``` 3. **在线学习流水线** ```rust struct CloudTrainer { base_model: Arc<Mutex<Model>>, // 共享基础模型 user_profiles: HashMap<UserID, Adapter>, // 用户专属适配器 message_queue: KafkaStream, // 实时反馈数据流 } impl CloudTrainer { async fn update_loop(&mut self) { while let Some(batch) = self.message_queue.consume_batch().await { let deltas = compute_gradient_deltas(&self.base_model, batch); apply_federated_update(&mut self.base_model, deltas); update_user_adapters(batch.user_feedback); // 更新个性化适配器 } } } ``` **三、关键挑战与解决方案** | 挑战类型 | 具体问题 | 解决策略 | |---------|---------|---------| | **延迟问题** | 网络往返造成的预测延迟 | 1. 边缘计算节点部署<br>2. 客户端缓存预测模型<br>3. 使用gRPC-Web加速通信 | | **隐私风险** | 敏感数据外泄 | 1. 同态加密传输<br>2. 可信执行环境(TEE)<br>3. 零知识证明验证 | | **个性缺失** | 全局模型无法适配个体差异 | 1. 混合专家系统(MoE)<br>2. 用户专属LoRA适配器<br>3. 元学习快速微调 | | **成本控制** | 海量用户的计算成本 | 1. 弹性伸缩集群<br>2. 稀疏训练技术<br>3. 梯度量化压缩 | **四、混合云边架构建议** ```mermaid graph LR A[终端设备] -->|加密数据| B[边缘节点] B -->|聚合梯度| C[云端中心] C -->|下发基础模型| B B -->|推送个性模型| A A -->|本地微调| D[(设备存储)] ``` **五、实施路线图** 1. **初级阶段**:使用HuggingFace的`Trainer`类实现云端批量训练 2. **中级阶段**:集成NVIDIA的Federated Learning SDK 3. **高级阶段**:构建自适应分布式训练框架 ```python class AdaptiveTrainer: def __init__(self): self.strategies = { 'dense': tf.distribute.MirroredStrategy(), 'sparse': tf.distribute.experimental.CentralStorageStrategy() } def dynamic_select(self, data_profile): if data_profile['sparsity'] > 0.7: return self.strategies['sparse'] return self.strategies['dense'] ``` **六、可行性结论** 1. **完全云端可行条件**: - 用户接受数据脱敏上传 - 具备持续的计算资源投入 - 业务场景对实时性要求不高(延迟容忍>500ms) 2. **推荐混合方案**: ```rust enum TrainingMode { Cloud(CloudConfig), // 复杂模式云端训练 Edge(EdgeAdapter), // 边缘节点个性优化 Local(LocalQuantized) // 设备端快速微调 } ``` 3. **性能基准参考**: - 云端训练吞吐量:≥120 samples/sec(V100 GPU) - 端到端延迟:初始模型200-300ms,个性优化后80-120ms - 隐私保护强度:ε≤2.0的差分隐私保证 建议采用分阶段实施方案:初期建立云端基础训练框架,中期引入联邦学习机制,最终实现智能化的混合训练模式。对于涉及敏感数据的场景,务必通过`Secure Multi-Party Computation`(安全多方计算)技术加强保护。
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