年化39% 股票量化策略，请各大神指正

Connor 币安下载 2023-01-18 193 0

1、策略共5个子策略，每个子策略20股，共100股，2009.1-2022.10 年化39%，最大回撤约30%。策略全市场选股，部分策略用到市值因子，策略总体偏向小市值，每月调仓一次，换手率大概5次每年，下单可用QMT系统。

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2、量化策略最大的问题是过度拟合，过去规律有效，未来有效否？如果市场是强有效、随机漫步的，那将无法赚钱，市场赚钱的本质就是发现规律、并利用规律，价投也是一样（估值会回归）。策略的底层逻辑来自于对金融市场的理解，个人理解市场目前存在的规律，例如，

1）利润或营收增速高的股票大概率相对涨幅更好。

2）中国市场是一个周期波动向上的市场，且波动率很大，底层原因是中国是利润率不高的制造业大国，周期性强。

3）底部大概率缩量，顶部大概率放量。

4）中国大小票风格轮动过去存在，判断未来仍继续存在，散户一直存在，基金的考核机制决定基金也是一个大散户，市场整体投机大于投资。

5）基金有持仓限制，一些业务稳定且分红高的票在熊市有超额收益。

6）只要中国经济长期向好，长期来看有10%或更多的年化收益来自盈利增速，其它的收益通过轮动换股高抛低吸。

以上是个人理解市场的部分规律，按照这些规律可以制定一些相应的因子组合（规律和对应因子组合制定可能存在认知和理解的偏差）。无法直观理解经济和行为金融意义的因子一律不用，通过技巧优化的因子也不用，所用因子都是常见几十个因子里面按基本面理解组合。参数没有大范围调优，基于常识优化一下，例如PE阈值40/50/60那个相对较好。

3、灵魂拷问。那么多大机构做量化，为什么我的策略可以有效？正如那么多机构做基本面研究，为何个人投资者仍然可以做价投？

4、市场总市在变化，也明白单一策略很难长期有效，但股市长期来看还是有利润增长支持，比期货的零和博弈心理上更加安心。

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没有择时，一直都是满仓在跑的（年度再平衡）；而且也不做期货对冲。18.1-18.10 小市值也是很惨的，亏了20%左右吧；等10月中旬，有放松并购的传言了，小盘股的“借壳”属性瞬间被激活了，就开始快速暴涨，直至2019.04左右 —— 不过是“必然的运气”罢了。

绝对收益，小市值更高；这个很正常，特别是2007.01-2019.04的十余年，小盘轻松40-60%的年化收益；但小市值的问题是资金容量太小，大钱投不进去。另外，我前面的回帖也说了“小盘策略组合平均30-35%，大盘策略平均25-30%。并且，单一大盘策略的回撤时间会很长，历史上持续1-2.5年的时间里跑输指数的情况也大都发生过”。

我觉得，你不用太关注单一策略的收益率、最大回撤，差不多就行；建议从基本面的逻辑出发，多发掘低相关性、较高流动性且使用较少参数的单一策略，然后提高整体组合的夏普比率和资金容量。功夫在诗外；虽然策略收益主要靠刷波动，但策略设计不能是 Cooking Data，还是要有强现实逻辑支撑 —— QuantMental。四合一，主要是体现低相关性逻辑的一个框架，而实盘组合的策略更多一些；当时的信息比率还只有 3，现在的版本已经可以做到 4了。

首先，你自己也说了，总体偏向小市值。对于公募基金来说，有严格的股票池筛选和轮动机制，并且每个股票入选不同的股票池，能够买入的数量也是分级且有限的。现在上市公司超过5000家了，而所有券商分析师覆盖的股票数量也就是2000多只。换句话说，大多数小市值股票，他们是基本不参与的。

其次，2016年之后，随着相关政策的出台，小市值效应是显著减弱的。而你从2016年以后的收益，我按你提供的图表算了一下，大概也就是+22%的年化收益 —— 这个数值并不是很高。我目前的策略组合，65个股票长期持有并轮动，可以做到30%+的年化收益；而且，大小盘还是相对平衡的，整体组合和中证500的跟踪误差是最小的，大概是8-9%。

最后，就是资金容量的问题 —— “韩信点兵，多多益善”，是超能力；韩信也说“刘邦最多统领10万士兵”。我们散户做出超额收益的最大优势，就是流动性带来的等权重（为什么机构采用的业绩基准都是市值加权，而不是等权重的？不就是因为他们体量太大了，买不进去嘛）。上述我自己的策略组合，测算的最大资金容量也就是1亿元左右，超过了肯定保持不了高收益；所以，百亿规模的那种量化私募，哪怕只有15%的年化收益，也是咱们是比不了的（班长和师长有可比性吗？）。嗯，你也可以自己测算一下。

不过，你说的几个规律，我都是认同的。长期看，业绩增长最多也就是给10%的年化收益；剩下的，其实都是赚市场波动的钱，无论是做趋势还是做抄底。

骆驼1978

我个人的经验，从以下几个点去判断：

1、每个策略使用了多少个独立的因子？如果超过3个，基本上属于过度拟合。

2、每个策略使用了多少组触发条件？如果超过3组，基本上属于过度拟合。

3、策略的触发频率怎样，周转次数多少，这两个值越大越可信。

4、要注意有没有使用未来函数。例如：某些历史资讯数据在每年1月1日就可以获得上市公司去年的财务数据，但真实情况是每年4月份才会有上一年度的报告。

5、要使用后复权数据，前复权会大幅虚增利润。

6、要过虑掉历史行情中涨跌停不能成交的情况。

另外，我们也可以从概率的角度来分析。

楼主说了，策略的触发因子是从几十个常见因子中选择出来的，就算50个吧，我们先假设所有因子都是无效的，预测成功率为0.5。

选择任意一个因中，连续正确预测10次概率是多少呢？