量化是一個大體系，廣義上來說，凡是交易指令由量化模型發(fā)出或指導的都屬于量化策略，量化大家庭包括量化選股、量化對沖、量化高頻、量化CTA、量化期權(quán)等等。對投資者來說，當一個看上去不錯的策略呈現(xiàn)在面前的時候，應(yīng)該如何判斷它是好是壞，是否適合自己呢?
1、你能想到的，別人也有可能想到。那些你認為是秘密的策略，可能別人早就知道了。一個策略的真正價值和值得保密的地方，是通過長期對市場的觀察，總結(jié)出來的經(jīng)驗，并結(jié)合當前市場狀態(tài)，對策略的駕馭和改進，而不是策略本身。
相信各位寬客都會碰到這個問題，面對各種各樣的交易策略，心里會產(chǎn)生許多顧慮，不知道哪些策略是真實的或者是好的?如果在無法判定相應(yīng)的量化交易策略好壞的前提下，就直接進行實盤交易，就算是實現(xiàn)了策略的無人值守，也是風險極大的。
2、除了策略研究、策略開發(fā)、策略調(diào)試，更為重要的一個步驟，是通過科學測試，識別貌似可行的策略及其陷阱。
如果有人告訴你，他的策略能在短時間內(nèi)資金翻倍，那你就要為他的策略先打個折扣。但是如果對方又能拿出非常漂亮的測試結(jié)果，這就需要你有慧眼識真的甄別能力了。
這種甄別能力需要我們從不同的角度，去評價這個策略在歷史數(shù)據(jù)中的表現(xiàn)，來判斷策略在未來時間的可行性。
3、很多人在選擇策略時，只關(guān)注測試曲線是否平穩(wěn)，年化收益率高不高，勝率高不高。這不是很正確，如果一個策略的回測曲線過于平均，可能會有刻意優(yōu)化的成分在里面。
給大家看兩張圖。以你的經(jīng)驗來看，你覺得以下兩個策略哪個是好的。
(圖一)
(圖二)
除了高頻策略，再好的策略不可能適應(yīng)所有的行情。如果你了解量化的原理，圖二中的策略很明顯，有刻意擬合的嫌疑，因為從曲線上看，根本判別不出該策略有不適應(yīng)行情的時候。
4、如果一項策略近期正在虧錢，它就正在經(jīng)歷挫跌。時刻 t 的挫跌被定義為：當前凈值與 t 時刻或之前的凈值曲線最大值之差。“ 最大挫跌 ” 是凈值曲線最大值與之后的凈值曲線最小值之差。凈值的最大值又被稱為 “ 高水位線 ” 。如下圖：
“ 最長挫跌期 ” 是指凈值重返虧損前的水平所花費的最長時間。探究這個問題的意義在于搞清楚：在量化交易清盤或策略結(jié)束之前，你能承受多深和多久的挫跌?是 20% 和 3 個月，還是 10% 和 1 個月?
5、策略信號的執(zhí)行方式有好幾種。如果采用出信號立即下單模式，勝率高、收益率高、回測時資金曲線完美，看似是較好的方式。但是此信號執(zhí)行方式的模型，在回測時沒有計算出現(xiàn)信號之日的信號反復和價格真空。
而這種信號反復造成的滑點虧損可能最終要高于收益，所以這種信號方式的模型幾乎沒有使用價值，僅供欣賞而已。
如果采用 K 線走完后下單，勝率不高，因為市場性質(zhì)決定、收益率高低則是策略決定。模型回測時資金曲線不可能完美。在這兩種信號執(zhí)行方式之中，這個看似不是較好的方式，確是真正有實用價值的信號執(zhí)行方式。
6、關(guān)于勝率，不同的策略有不同要求。如果一個策略的勝率高于 60% 之上、更多的是 “ 事后諸葛亮 ” 模型，即完全事后優(yōu)化的模型，這種模型無論采取哪種信號執(zhí)行方式，都沒有實用價值，是偽科學的量化模型。
很多沒有真正理解程序化量化原理的人、就會選擇這種模型使用，最終會虧死在這種模型之中。
大部分真正有實用價值的模型、勝率是很低的。勝率在 20%-40% 的模型才是正常的模型，這是由于市場性質(zhì)所決定的。
7、一般來說，風險和收益是成正比的。這意味著當一個策略在收益率上傲視群雄，高歌猛進的時候，其風光的背后可能隱藏著還未爆發(fā)的風險。
當凈值下跌50%以后，就需要上漲100%(相當于兩倍跌幅)才能回本，因此對于風險的考量是非常重要的部分。
對于中線交易者，年化收益率與最大回撤的比值，大于 4 為優(yōu)良，大于 5 為具備投資價值。舉個例子，你資金曲線的回測為 5%，那么最終的凈盈利為25%。短線要就求更高了，大于 7 為優(yōu)良，大于 10 為具備投資價值。
現(xiàn)實中，很多經(jīng)驗豐富的投資者愿意為了降低風險犧牲一部分收益，在這種情況下，經(jīng)過風險調(diào)整后的收益更具有參考價值。
8、最重要的一點：深刻認識盈虧同源。說了這么多，我覺得無論對于投資者還是交易者而言，以上對量化交易策略優(yōu)劣的快速評價方法應(yīng)該都是很有啟發(fā)的。
但是在這里還想特別強調(diào)一個事情，即天下沒有完美的策略。如果一個策略，從整體來看是賺錢的并且你打算使用，你就要忍受他的缺點，如果你無法忍受缺點，那你就不要用這個策略。
9、任何一個策略，都無法做到百分之百盈利，虧損是策略的一個不可分割的部分。用更為通俗的話來說，你的盈利和你的虧損的本源是一致的，這同樣的本源帶來了收益也同時帶來了虧損，如果你試圖躲開虧損，那你必然也同時躲開了盈利。
只有正確深刻地認識到這一點，你才有可能以正確的態(tài)度面對策略中的虧損、正確的評估最大挫跌和最長挫跌自己是否可以忍受，只有正確地認識了虧損，你才有可能穩(wěn)定和持續(xù)地盈利。
量化金融分析師(簡稱AQF，Analyst of Quantitative Finance)由量化金融標準委員會(Standard Committee of Quantitative Finance，SCQF)主考并頒證，是代表量化金融領(lǐng)域的專業(yè)水平證書。
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課程適合人群：
金融工程/數(shù)學專業(yè)背景的同學/工作人士，希望進一步學習Python編程以及在量化投資的實戰(zhàn)應(yīng)用;
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金融相關(guān)人員，希望學習如何系統(tǒng)的做量化策略;
個人投資者，希望系統(tǒng)學習掌握量化投資相關(guān)的實務(wù)技能，從模型開發(fā)，回測，策略改進，搭建穩(wěn)定的量化交易系統(tǒng)。
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量化金融分析師AQF核心課程體系：
1、《量化投資基礎(chǔ)》
主要涵蓋了量化投資領(lǐng)域的必備知識，包括：基本面分析、技術(shù)分析、數(shù)量分析、固定收益、資產(chǎn)組合管理、權(quán)益、另類投資等內(nèi)容。
2、《Python語言編程基礎(chǔ)》
包含了Python環(huán)境搭建、基礎(chǔ)語法、變量類型、基本函數(shù)、基本語句、第三方庫、金融財務(wù)實例等內(nèi)容。旨在為金融財經(jīng)人提供最需要的編程方法。
3、《基于Python的經(jīng)典量化投資策略》
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4、《量化交易系統(tǒng)設(shè)計》
旨在學習量化交易系統(tǒng)的具體知識，包括過濾器，進入信號，退出信號，倉位管理等詳細內(nèi)容，并指導學員設(shè)計涵蓋個人交易哲學的量化交易系統(tǒng)。
5、《量化實盤交易》
旨在為解決實際量化交易策略搭建過程中的一些問題提供較優(yōu)解決方案。
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4、掌握金融、編程和建模知識基礎(chǔ)，擁有量化交易實盤操作能力;
5、具備獨立自主地研發(fā)新量化交易策略的能力;
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7、掌握從策略思想——策略編寫——策略實現(xiàn)餓完整量化投資決策過程;具備量化投資實戰(zhàn)交易能力。
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