大家好,首先非常感谢 @
grindsgears 提供了这么详尽、专业的反馈和建议!您的评论确实点亮了很多量化交易中需要深度思考的关键点,比如杠杆 ETF 的风险、过度依赖单一策略类型的问题、技术分析的局限性以及回测中需要注意的各种陷阱(流动性、过拟合、周期长度等)。这些都是我在开发这个个人项目过程中一直在学习和思考的问题,非常感谢您的分享。
关于“策引”这个产品,我想以我个人开发者的身份,结合它的现状和目标,和您交流一下我的想法:
**产品定位与现状:**
目前,“策引”主要是我个人使用和开发的一个**辅助分析工具**,核心功能是基于我预先编写的一些 Python 策略类(比如您提到的双均线等),对全球主要市场的**高流动性指数/ETF** 进行回测。我的初衷是为自己和可能对量化感兴趣的朋友提供一个相对简单、易上手的平台,用来**探索和验证一些常见的技术分析思路**,并进行系统化的回测,而不是追求发现复杂的 Alpha 或构建机构级的交易系统。
**针对您提出的几点:**
1. **关于杠杆 ETF:** 您分析的风险非常到位!这类工具确实不适合直接纳入面向普通个人投资者的简单策略中。目前这个工具**并未推荐**任何杠杆 ETF 的策略(虽然有一些组合是杠杆 ETF ,后期会重点声明下风险),组合页面里的组合也仅是演示产品的策略回测能力,主要回测标的还是集中在 SPY 、QQQ 、沪深 300 等宽基指数 ETF 上。
2. **关于风险资产与对冲:** 您观察到的组合风险敞口问题很有价值。当前展示的示例确实有侧重,主要是为了演示基础功能。我认同组合多样性和风险管理的重要性。目前用户可以使用工具回测包含不同资产(如已支持的 GLD 、各类债券 ETF )的组合,未来我希望提供更灵活的资产配置回测方式(这需要特定的资金策略支持,是我后续考虑的方向)。至于 VIX ,我计划是将其作为**市场状态指标**,用于**正在开发的风险控制模块**中来调整仓位,而不是直接交易它或做复杂的期权对冲,这超出了本工具“简单辅助”的定位。
3. **关于策略、流动性与 TA 局限:** 完全同意“相关性不等于因果性”以及纯 TA 的局限。我的目标不是提供“必胜策略”,而是提供一个**学习和测试平台**。均线、RSI 这些是流传很广的基础指标,我想让用户能方便地测试包含这些基础元素的想法。选择高流动性指数 ETF 也是为了**部分缓解**回测与实盘在流动性上的差距。为了解决策略僵化和方便组合不同思路的问题,我**目前正在开发策略原语化和 JSON 配置功能**。这个功能的目标就是让用户可以像搭积木一样,不写代码也能组合不同的指标和信号(比如结合趋势和震荡指标),希望能提升策略构建的灵活性。但这部分功能**还在开发中,尚未发布**。
4. **关于回测周期:** 您的建议非常对。更长的历史数据无疑能更好地检验策略。作为个人开发者,数据获取确实是一个限制因素,我会尽可能使用我能获取到的最长数据,并且在工具中允许用户自行选择回测区间。未来会持续关注是否有途径获取更长周期的可靠数据。
5. **关于过拟合:** 这是所有回测的“天敌”。工具本身无法消除过拟合,只能提供方便的测试手段。我希望用户能利用这个工具(尤其是**未来计划的**策略组合功能)多做参数敏感性测试和样本外验证,来评估策略的鲁棒性。
6. **关于趋势策略与震荡市:** 您说得非常对,单一的趋势策略在震荡市表现不佳。这正是我**正在开发策略原语化和 JSON 配置功能**的主要原因之一,目标就是让用户能够更容易地**混合不同类型的信号**(例如,加入 RSI 反转信号或波动率条件)来应对不同的市场环境。同时,**计划中的风险控制模块**也会尝试根据市场状态(如 VIX )来动态调整风险暴露。复杂的期权策略目前确实不在考虑范围内。
**关于 Alpha 与未来方向:**
我深知获取 Alpha 的难度。这个工具更多是帮助用户**系统化地执行自己的交易纪律、学习策略构建的基本方法、以及对常见投资思路进行历史表现的探索性分析**。
为了进一步降低使用门槛,在**完成策略原语化之后**,我**计划探索加入 AI Agent 功能**,尝试让 AI 辅助用户生成一些基础的策略配置想法,或者对现有策略进行简单的优化建议。但这同样会**围绕相对简单、可解释的策略框架**进行,保持工具“个人辅助”的定位。
**总结:**
“策引”是我作为一个开发者在量化投资领域学习和实践的产物。它有明确的定位和局限性,目标是成为一个对个人用户友好、在特定领域(全球指数 TA 回测)有一定帮助的辅助工具。我非常感谢您的批评和建议,这些都将帮助我更好地思考产品的后续开发和迭代方向。
再次感谢您的宝贵时间和深刻见解!