2025年公子咏 实战量化成果的回归 与投资忠告

一、回归预热

2022-07-05发布了 《东方财富函数 量化交易 第001记录 量价研究的开始》在指标研究方向走了接近两年，用各种平台的软件，依旧不能有理想的结果，回头看看曾经的博文记录，阅读量让我惊奇，几年的磨合，今天再次看到曾经的博客，才发现原来技术人员的根在这里。程序员的量化就是立足于编程语言。一个简单的公式编辑器怎么可能能达到我们这类人的要求。为了回归优快云，在这里先进行一下预热。

二、三年市场打磨

三年的量化研究，第一阶段是从最开始的行情软件编辑器不停尝试每一个公式，自创公式，10几万亏损的教训，迷茫 沉沦；第二阶段是从使用编程语言python以传统的机器学习用sklearn进行了模型训练，大量的基础数据加工，完全不知道加工数据的有效性，还是在半知半解的过程中迷茫，亏损减少，但是模型不稳定，也没有真正理解模型预测中的分类模型与回归模型；第三阶段到tensorflow的人工智能，特征值加工（不在盲目用指标，开始使用统计学、线性代数、几何，物理学，数论等等方式尝试），模型的训练，评估，程序化的实盘的有效性跟踪，对于39岁的程序员，我想我已经可以称为“烈士暮年,壮心不已”，

三、投资忠告

作为对阅读我博文的朋友，而且我这个是收费专栏，我有两点建议或者忠告：

1、行情软件的指标不能作为投资主要决策因子。理由是经过测试不管是一种或者多种的组合都不足以战胜随机概率，这个测试B站有位叫“量化邢不行”的仁兄做了网红指标“六脉神剑”，和MACD等的回测，单只股票的胜率不足50%，其次经过我本人的测试，指标在一个周期下也是无效的，需要多个周期，（例如斐波那契数列的周期数）限于我机器只有120GB内存，我本人使用了1 2 3 5 8 13 21 34 55 的周期数（个人认为这样的周期最合适，近期的异常交易数据影响最大，逐步远期交易影响也越来越小，同时这个是自然界的规律，经济规律也得遵守这样的规律），而且是多个指标的多周期数据，人类根本无法用眼睛去对比这些指标的变化，如果画成线条，超过2000条。这2000条的数据关系才有超过随机概率一点点的确定性。说以你为什么用技术指标基本是亏损的原因就是孙子兵法中的“胜兵先胜而后求战，败兵先战而后求胜”。在模型训练中连随机概率都战胜不了的模型就是无效模型。

2、即便是量化模型，也要做交易系统。要有止盈止损和仓位管理，世界上就没有100%的精确概率事件纯在，模糊概率事件可能产生100%的概率。例如判断大盘的涨跌比判断个股的涨跌容易，即便如此，模糊概率事件100%的情况也是少之又少，人是100%会死的，人是100%会肉体死亡的。人在最近100年以内会100%肉体死亡的，人在最近1年以内会100%肉体死亡的。哪个是100%概率事件？答案为都不是！所以一定要进行风险控制。同时在送一句孙子兵法“多算胜，少算不胜，而况于无算乎”

四、博客预告

量化结果回测研报，每日一篇，到时候会对股票代码名称进行加密处理，先看看热度在择机上传到付费下载给大家。但是不保证效果。可以剧透的是分类模型概率超过随机概率一倍以上。

下一篇预告：公子咏的量化模型思路