CryptoPainter
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老朋友叫我“画师”,技术\数据分析和量化交易,提供各种刁钻角度看市场,用时间做杠杆。
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动态
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给那些拿着 AI Coding 就以为自己马上要财富自由的朋友们推荐一下花椒这几桶简明扼要的冷水...
你一字一句读完,最起码能少踩10个量化大坑,AI Trading 好玩是好玩,但没有数据基础的模型,本质上等同于黑箱。
这一点从量化角度说也是一样,写一个好看的因子或者回测出来一个漂亮的曲线真的很容易...
但想要经受住时间的考验且还不亏钱,真的很难...
想要长时间稳定赚钱?难上加难...

pepper 花椒
已经不止有多个项目找我测一测他们的AI trading架构了
我就简单说几点吧
1. 拿长期实盘出来,短期妖币这种没有 max dd 的不代表什么,幸存者偏差而已。随便挑一个已经归零的币倒着回测,曲线一样漂亮
2. 如果 Sharpe ratio > 5,基本上可以确定是过拟合、look-ahead bias 或者数据泄漏。Medallion 常年也就 2-3,你一个人在家跑出 7,自己心里要有b数
3. 你拿一段 crypto bull market 的数据去测,和你拿一段大类市场的数据回测是不一样的,完全的 overfitting,基本我不看。最起码 2018、2022 两轮熊市能走通,再跑一轮 walk-forward,才算一个策略
4. 手续费、滑点、funding rate 都得建进去。Binance 的 maker/taker、VIP 档位、BNB 折扣一层层算下来,模型不准的话 backtest 和实盘能差出一倍年化,这是常态
5. 策略容量比收益率更值得看。10 万刀跑得动,不代表 100 万刀还能跑。小币深度就那么点,你一进场自己就把自己的信号打掉,backtest 里完全 reflect 不出来
6. 确实 crypto quant 没那么卷,但套利机会一直在被蚕食——funding arb、现货期货 basis、跨所价差,基本已经被做市商和 HFT 吃干净了。高频做不了,纯因子也没空间,剩下能做的只有趋势和 mean reversion 这两条老路
7. Alpha 有半衰期。策略上线三个月还能跑,算及格;半年还在,算不错;一年还有,大概率是运气好或者你的规模还没到引起注意的量级。别把一次 bull run 的红利当永续 alpha,你还没有那么牛逼
8. Grid search 出来的"最优参数"99% 是过拟合。真正稳的参数,是你在一个区间里随便挑都能跑,而不是精确到小数点后两位才 work。参数稳健性比单点收益重要一百倍,这点做过的人都懂
9. 2017 ICO、2020 DeFi summer、2021 meme、2022 LUNA/FTX、2023 AI 叙事,每一段市场结构完全不同。你在上一段拟合出来的"规律",换个 regime 直接归零,还倒亏手续费
10. 交易所风险永远比你想的大。FTX 归零、API 限流、插针爆仓、小所跑路、币安突然下架,这些都是"一次就结束游戏"的事。你年化 50% 抵不过一次交易所暴雷,这跟策略多牛逼没关系,做山寨的就要考虑到流动性和“下架风险”
11. backtest 上曲线波动看着很美,真到自己账户里连续三周净值下跌,90% 的人会关掉程序手动调参
12. 分清楚你赚的是 alpha 还是 beta。牛市里所有人都是 quant 大师,熊市一来只剩 beta 的人全被冲走。把多头暴露剥离出来单独看 alpha 曲线,大多数所谓"策略"根本没 alpha,就是变相 long BTC 加一点波动率。
13. ML 在 quant 里有大量虚假繁荣。LSTM、Transformer、强化学习被吹上天,实际在 SNR 极低的金融时序上,一个朴素动量因子加合理风控,能打过你调一万次的 XGBoost
真JB学习起来,quant是真的难得一笔
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已经不止有多个项目找我测一测他们的AI trading架构了
我就简单说几点吧
1. 拿长期实盘出来,短期妖币这种没有 max dd 的不代表什么,幸存者偏差而已。随便挑一个已经归零的币倒着回测,曲线一样漂亮
2. 如果 Sharpe ratio > 5,基本上可以确定是过拟合、look-ahead bias 或者数据泄漏。Medallion 常年也就 2-3,你一个人在家跑出 7,自己心里要有b数
3. 你拿一段 crypto bull market 的数据去测,和你拿一段大类市场的数据回测是不一样的,完全的 overfitting,基本我不看。最起码 2018、2022 两轮熊市能走通,再跑一轮 walk-forward,才算一个策略
4. 手续费、滑点、funding rate 都得建进去。Binance 的 maker/taker、VIP 档位、BNB 折扣一层层算下来,模型不准的话 backtest 和实盘能差出一倍年化,这是常态
5. 策略容量比收益率更值得看。10 万刀跑得动,不代表 100 万刀还能跑。小币深度就那么点,你一进场自己就把自己的信号打掉,backtest 里完全 reflect 不出来
6. 确实 crypto quant 没那么卷,但套利机会一直在被蚕食——funding arb、现货期货 basis、跨所价差,基本已经被做市商和 HFT 吃干净了。高频做不了,纯因子也没空间,剩下能做的只有趋势和 mean reversion 这两条老路
7. Alpha 有半衰期。策略上线三个月还能跑,算及格;半年还在,算不错;一年还有,大概率是运气好或者你的规模还没到引起注意的量级。别把一次 bull run 的红利当永续 alpha,你还没有那么牛逼
8. Grid search 出来的"最优参数"99% 是过拟合。真正稳的参数,是你在一个区间里随便挑都能跑,而不是精确到小数点后两位才 work。参数稳健性比单点收益重要一百倍,这点做过的人都懂
9. 2017 ICO、2020 DeFi summer、2021 meme、2022 LUNA/FTX、2023 AI 叙事,每一段市场结构完全不同。你在上一段拟合出来的"规律",换个 regime 直接归零,还倒亏手续费
10. 交易所风险永远比你想的大。FTX 归零、API 限流、插针爆仓、小所跑路、币安突然下架,这些都是"一次就结束游戏"的事。你年化 50% 抵不过一次交易所暴雷,这跟策略多牛逼没关系,做山寨的就要考虑到流动性和“下架风险”
11. backtest 上曲线波动看着很美,真到自己账户里连续三周净值下跌,90% 的人会关掉程序手动调参
12. 分清楚你赚的是 alpha 还是 beta。牛市里所有人都是 quant 大师,熊市一来只剩 beta 的人全被冲走。把多头暴露剥离出来单独看 alpha 曲线,大多数所谓"策略"根本没 alpha,就是变相 long BTC 加一点波动率。
13. ML 在 quant 里有大量虚假繁荣。LSTM、Transformer、强化学习被吹上天,实际在 SNR 极低的金融时序上,一个朴素动量因子加合理风控,能打过你调一万次的 XGBoost
真JB学习起来,quant是真的难得一笔

