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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。
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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请问，你的策略换手频率是多少？你的小盘股策略是否周频调仓？我的每个策略都是月度调仓，最终年换手率，偏小盘的策略换手约6次/年左右，偏大盘的策略约4次/年，偏小盘策略如果提高调仓频率，收益率可以提高，但考虑到滑点和可操作性问题，还是控制换手率不要太高调仓频率和收益率，需要根据资金容量自己取一个平衡。通常来说，调仓频率越高，资金容量就越小。此外，也要考虑到策略本身的特性；比如，股息类的策略，换仓频率可能天然就比较低。
我的调仓频率比你高；总体上，小盘是周度调仓，大盘是月度调仓。目前，8个子策略同时在跑；组合的资金容量在1亿元以下，应该没有什么问题；滑点什么的，没有对收益造成显著影响。
知与不知 - 80后金融民工
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。请问，你的策略换手频率是多少？你的小盘股策略是否周频调仓？我的每个策略都是月度调仓，最终年换手率，偏小盘的策略换手约6次/年左右，偏大盘的策略约4次/年，偏小盘策略如果提高调仓频率，收益率可以提高，但考虑到滑点和可操作性问题，还是控制换手率不要太高
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...
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1. 我对拟合并不回避，但要找的到逻辑。不太纠结因子个数是否过多或者参数是否优化多次，量化回测的过程天生便是拟合的过程。而且，趋势会有惯性，原先的参数会再存活一段时间。
2.策略失效问题，需要定期检测评估。超额收益收宰或者回撤增大都是信号，可以找个阀值。所以寻找阿尔法因子、开发新策略，和淘汰旧策略，会一直在进行，是常态动作。
3.大盘择时应该有必要，以防范系统性风险。满仓在熊市参与轮动，心态容易崩溃。这一点，我目前也还没优化，应该降收益预期、降回撤。
4. 小市值因子生命力会很强，容量小，大资金进出不易，反而对小资金友好。
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你里面的小市值策略取得了66%的绝对收益，这是否有择时？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。
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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。谢谢你的意见，学习了一下的你策略，4合一组合里，2018年也是正收益，从盘面看2018年是基本面和流动性双杀，大小票齐跌，但你里面的小市值策略取得了66%的绝对收益，这是否有择时？感觉即使搭配一些常见的其它量价或基本面因子也没有这个收益。
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...
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想借楼请教层主一下大市值轮动的问题。楼主也提到了大小盘轮动，应该也不算歪楼。大盘策略的收益，确实比小盘低啊，这点我觉得是很合理的；我自己的组合，小盘策略平均30-35%，大盘策略平均25-30%。并且，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；但只要现实逻辑够硬，长期能拿住就能赢。
我在17年的时候，在果仁上一口气建了40个回测都还不错的轮动组合，大市值的回测年化20%上下，小市值的更是多很多。5年过去了，小市值的实盘和回测基本相符，大市值的组合全灭。
最近几个月，讨论小市值轮动方向的较多，讨论大市值轮动方向的很少，大抵都是像我一样，轮着轮着就弃坑了。无论是PEPB派的，还是AH折溢价派的，最近一年...
特质或方向没啥，无非是找不同的基本面逻辑，然后通过做动量和反转来增厚收益。
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我个人的经验，从以下几个点去判断：谢谢你的意见，增加了我的认知。思维很有意思，我有一些不同的思考。你的问题里，问题1可能是讨论重点。问题2，每个子策略符合条件的股票按排名前20轮动。问题3，不同子策略轮动次数不同，大概4-6次左右每年，平均大概5次每年。问题4、5、6没有问题。下面说一下我对问题1的思考。
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...
1、例如，从基本面考虑一个公司是否能够长期持有，不可只考虑不超过3个因素吧，肯定多方面考虑，这不算过度拟合吧？我觉得量化也一样，对一些有明显负面逻辑的因子进行刷选，这已经涉及了多个因子，这不能算过度拟合吧？通过观察市场某类股票的特性，然后描述它们，肯定也不是3个因子以内能描述完整的吧？那这种描述是否过度拟合，我觉得这是经济逻辑的问题，我觉得我们能不能赚钱，就是要认识到这种逻辑的存在，以及判断这种规律是否能在未来延续，所以觉得因子是否超过3个是逻辑问题吧。
2、上面是从基本面逻辑的角度思考，从数理上看，你的概率思考是对的，但用数字来描述一个事情，只是事情的一方面，但不是事情本身。举个例子，金融市场的收益率符合肥尾的类正态分布，但这只是描述了收益率特征的某一方面，收益率其它特征可以通过其它模型来描述。
以上是个人的一些理解，欢迎讨论。
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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。想借楼请教层主一下大市值轮动的问题。楼主也提到了大小盘轮动，应该也不算歪楼。
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...
我在17年的时候，在果仁上一口气建了40个回测都还不错的轮动组合，大市值的回测年化20%上下，小市值的更是多很多。5年过去了，小市值的实盘和回测基本相符，大市值的组合全灭。
最近几个月，讨论小市值轮动方向的较多，讨论大市值轮动方向的很少，大抵都是像我一样，轮着轮着就弃坑了。无论是PEPB派的，还是AH折溢价派的，最近一年都很难那跑赢已经跌的很惨的指数。
之前多次看过层主轮动组合中，大市值部分表现不错，难能可贵。想请教下，层主认为大市值股票中，有哪些特质或方向值得关注呢？
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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？
P = 0.5 ^ 10 = 0.1%。 很低！
从50个因子中，选择出1个因子，连续正确预测10次的概率是多少呢？
P = 1 - (1-0.1%)^50 = 5%。提升了不少。
从50个因子中，选出2个因子过滤，连续正确预测10次的概率是多少呢？
P = 1 - (1 - 5%) ^ 2 = 9.5%。
从50个因子中，选出5个因子过滤，连续正确预测10次的概率是多少呢？
P = 1 - (1 - 5%) ^ 5 = 22.6%。
其实根本不用连续预测准确10次，只需要10次里有7次预测准确就够了，这个概率就更大了，估计可以超过70%。也就是说，从50个随机变量中选择5个指标进行过滤，有超过70%的概率可以建立一个符合历史的预测模型。如果再对指标调优的话，就更不得了。
......
总之：可选择在独立因子越多，过滤条件越多，参数阈值范围越窄，过度拟合的概率越大。
大家讨论一下不足之处啊！量化最怕回测很好，一实盘不行，观察了几个月还行，等一个回调的机会满仓这策略5个策略相关性如何？每个策略换手率多高？收益对因子敏感吗？换手率太低就担心过拟合，除非策略本身有强有力的逻辑支撑
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策略总体偏向小市值首先，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。
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？
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。
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