1樓：投資思考筆記
白天鵝與黑天鵝的故事，看後視鏡開車翻車是早晚的事情， 不要過度關注回測結果，要關注策略邏輯本身。回測很好（拋開回測常見錯誤）基本都是過度擬合。
2樓：林梟雄
一句話，股價的波動並不是乙個平穩過程（stationary process）。
也就是說，股價歷史和未來的關係不是穩定的，p(X_ | X_) 不等於p(X_ | X_)。
甚至其實股價波動連弱平穩（wide sense stationarity）也不滿足。一階矩和二階矩在時間上都不穩定，也就是說常用的依賴協方差的統計方法或者機器學習工具都不可能穩定。
道理很簡單，人人都懂，可是還是有好多人頭撞南牆。
那麼怎麼辦呢？
利用金融工具（衍生品）構造出乙個特殊的資產組合，跳出一階矩和二階矩，使其滿足一定的平穩性。
就是對沖嘛。
3樓：
策略有時效性啊
玩家又不永遠是一批人，為什麼過去的策略就一定能在實盤裡贏錢？
這也是我一直詬病知乎裡幾個偽技術分析大師量價分析無效性的重要依據，都不做持倉分析就整天拿著量價分析什麼sc distribution來裝神弄鬼的，那麼多量能就只能分析出單一的主力邏輯來？
4樓：Francis Zhang
我是看了有的答主打那麼多字，
然而一點有用資訊都沒有，
不得不怒答一發！
任務1
給你乙個靶子和諸葛亮借來的十萬支箭，
你有三天的時間慢慢練，只要中一次9環內就算通過；
任務2：
三天內隨機選三個(時刻+力度+角度)扔出飛碟，最多只能一次不中；
你憑著良心告訴我，哪個容易？哪個難？
回測是用自己的無限時空應對目標的有限時空；
實盤是用自己的有限時空應對市場的無限時空；你憑著常識告訴我，哪個容易？哪個難？
btw：
只要看到那種說了一大段毛也沒講清楚的請直接遮蔽，他們是你交易路上的絆腳石。。。
5樓：vitu
按照可能性排序：
1.使用了未來資料
2.生存者偏差
3.回測週期
4.過擬合
5.訊號decay, turnover和交易成本沒優化6. outlier的處理，去極值，中性化，標準化的重要性
6樓：BigQuant
評價乙個策略好壞有多個維度評價標準，如表示式簡單，對於資料和引數的微小變化不敏感，是適用於多個市場等，若策略對於資料和引數的微小變化十分敏感，導致結果出現根本性改變，說明這個策略還不夠成熟，需要進一步去改善，上面提到的未來函式和過擬合都是策略回測好實盤差很常見的一些原因，畢竟調參時候很容易上頭，哈哈，這也是為什麼評價或選擇乙個策略時實盤好壞是很重要的乙個參考物件，感興趣的朋友可以仔細閱讀一下下面這篇文章，對策略開發有乙個全面的認識：
《尋找市場中的Alpha—WorldQuant的阿爾法設計理念》
BigQuant人工智慧量化交易平台是國內首個將人工智慧技術應用到量化領域的平台級產品，平台上有豐富的實盤策略，經過市場長時間的檢驗而不被淘汰，感興趣的朋友也可以前來大家一起交流學習~
尋找優質策略
BigQuant—人工智慧量化投資平台
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