随手写--分享我的量化之路

先说我目前的情况，目前手里有两个正在实盘的策略，低频的收益过去30天收益14%，中频的收益过去30天20%。

单纯是个人散修玩量化（币圈），研学了差不多两年，从合约到杠杆到爆仓，最后选择避免情绪交易，一切交给程序。所以如果有佬，希望嘴下留情。

学习路线1：b站学量化基础概念–>youtube学看别人量化策略–>先复现别人的策略（我复现了7个）–>在Tradingview上看回测结果–>利用AI优化策略–>放弃所有策略。

当自己尝试了很多别人的策略以后会发现，真正赚钱的策略人家肯定不会公开，他们公开的必定只是部分，可能会存在一些指标参数or隐藏了关键逻辑，所以还是得研发自己的策略。

学习路线2：整合别人的策略找出共性和问题–>整理自己的策略逻辑–>利用AI优化–>Tradingview回测–>继续优化迭代–>直到有自己满意的策略–>用Python实现回测–>python回测交易与Tradingview完全拟合–>回测代码改成模拟盘代码接入交易所API–>模拟盘所有交易与回测交易完全拟合–>模拟盘API切换成实盘API

实盘并不代表结束，你永远不知道市场下一秒会出现什么样的情况，所以，金融知识、时事新闻还是要紧密关注，看大行情、大波动，看特lp和沃s的发言，永远不要觉得自己了解了市场。当程序能够稳定运行，扛得住黑天鹅了，那可以尝试放手让他自己执行。

回测实验过程中，我采用的是之前训练大模型的思路，下载两年的历史数据，80%挖因子（样本内），20%作验证（样本外），如果涉及到参数比较多的，一定一定一定要跑个网格实验找出最合适的参数组合，别按照个人意想去设置。

ps：写分享贴还是为了蹭蹭积分和活跃度哈哈哈，其实我自己是有整理整个学习过程中所有看过的视频、文档、论文，以及自己做过的所有的实验代码测试，但是感觉太乱了，所以以上内容完全是想到哪写到哪，如果你现在是小白想接触币圈量化，那么上述内容或许能够给你提供一些思路，因为我之前摸索的时候真的找不到任何的路子