CryptoPainter

已經不止有多個項目找我測一測他們的AI trading架構了 我就簡單說幾點吧 1. 拿長期實盤出來,短期妖幣這種沒有 max dd 的不代表什麼,幸存者偏差而已。隨便挑一個已經歸零的幣倒著回測,曲線一樣漂亮 2. 如果 Sharpe ratio > 5,基本上可以確定是過擬合、look-ahead bias 或者數據洩漏。Medallion 常年也就 2-3,你一個人在家跑出 7,自己心裡要有b數 3. 你拿一段 crypto bull market 的數據去測,和你拿一段大類市場的數據回測是不一樣的,完全的 overfitting,基本我不看。最起碼 2018、2022 兩輪熊市能走通,再跑一輪 walk-forward,才算一個策略 4. 手續費、滑點、funding rate 都得建進去。Binance 的 maker/taker、VIP 档位、BNB 折扣一層層算下來,模型不準的話 backtest 和實盤能差出一倍年化,這是常態 5. 策略容量比收益率更值得看。10 萬刀跑得動,不代表 100 萬刀還能跑。小幣深度就那麼點,你一進場自己就把自己的信號打掉,backtest 裡完全 reflect 不出來 6. 確實 crypto quant 沒那麼卷,但套利機會一直在被蠶食——funding arb、現貨期貨 basis、跨所價差,基本已經被做市商和 HFT 吃乾淨了。高頻做不了,純因子也沒空間,剩下能做的只有趨勢和 mean reversion 這兩條老路 7. Alpha 有半衰期。策略上線三個月還能跑,算及格;半年還在,算不錯;一年還有,大概率是運氣好或者你的規模還沒到引起注意的量級。別把一次 bull run 的紅利當永續 alpha,你還沒有那麼牛逼 8. Grid search 出來的"最優參數"99% 是過擬合。真正穩的參數,是你在一個區間裡隨便挑都能跑,而不是精確到小數點後兩位才 work。參數穩健性比單點收益重要一百倍,這點做過的人都懂 9. 2017 ICO、2020 DeFi summer、2021 meme、2022 LUNA/FTX、2023 AI 敘事,每一段市場結構完全不同。你在上一段擬合出來的"規律",換個 regime 直接歸零,還倒虧手續費 10. 交易所風險永遠比你想的大。FTX 歸零、API 限流、插針爆倉、小所跑路、幣安突然下架,這些都是"一次就結束遊戲"的事。你年化 50% 抵不過一次交易所暴雷,這跟策略多牛逼沒關係,做山寨的就要考慮到流動性和“下架風險” 11. backtest 上曲線波動看著很美,真到自己賬戶裡連續三周淨值下跌,90% 的人會關掉程序手動調參 12. 分清楚你賺的是 alpha 還是 beta。牛市裡所有人都是 quant 大師,熊市一來只剩 beta 的人全被沖走。把多頭暴露剝離出來單獨看 alpha 曲線,大多數所謂"策略"根本沒 alpha,就是變相 long BTC 加一點波動率。 13. ML 在 quant 裡有大量虛假繁榮。LSTM、Transformer、強化學習被吹上天,實際在 SNR 極低的金融時序上,一個樸素動量因子加合理風控,能打過你調一萬次的 XGBoost 真JB學習起來，quant是真的難得一筆

剛好刷到這個視頻，很簡潔的解釋了魚油為什麼是一個巨大的宣傳騙局… 說魚油有效的，等同於說你在回家路上朝著前方做一次蛙跳一樣，確實縮短了距離，但意義嘛…