( ﾉд`ﾟ);´д`) ´_ゝ`)

(´ﾟДﾟ`)当我终于找回我的账号和帖子，我胡汉三又回来了(｀･ω･)，没想到距离发帖已经是2年前的事情了。现在回来看自己发的帖子感触良多|-` )

(￣ｰ￣)搞点随想杂谈吧，在市场里面起起伏伏，形形色色的情况看过也经历过。只能说有一个适合自己的交易系统是非常重要的。不止一次的验证过自己主观交易水平特别菜，肥哥我啊绝对不是做主观的料。构建一个完整的交易系统又需要方方面面是一个大工程。但是要想活的久这是必需品。先从不完善的交易纪律做起，慢慢扩充。
现在散户的比例大概是66%左右，市场大部分时间也是噪声。我的交易里面是一年三倍不如三年一倍，活的久才是硬道理。

( ´_っ`)今天再来点杂谈吧，一旦有了自己的交易系统。就需要坚决地执行，不要做主观干预，哪怕是错的。如果自己的模型有问题就去改自己的模型，而不是主观修正。很多时候会看会发现模型没问题，自己主观改改错了。

今天继续讲一些修心的事情。对于经历过市场洗礼的人会发现能够坚定持有现金是一件很困难的事情。同样的，会受身边人的影响。最典型的就是身边的小白一开始入场大赚特赚，自己坚守交易纪律踏空的时候，你是否还能继续坚守？|-` )。而分批建仓的时候一波起飞，失去后续加仓的条件。你是否还能继续坚持原则不冲动接盘？
这些都是说起来容易做起来难。二级市场的神话年年都有，但是想活的久，就先远离这些神话。因为15年后神话到跳楼也就是一个爆仓而已。

|-` )今天来聊聊从别人那里爬过来的量化学习路径吧。

第一步：单因子研究框架
内容包括：
1.数据下载，增量更新，以及读取接口
2.单因子的计算框架，包括计算引擎、配置文件和因子代码模板
3.单因子回测评估框架

第二步：开发因子库
开发难度从低到高为
1.日频量价因子
2.基本面因子
3.利用分钟数据构建的日频量价因子
4.另类数据因子（分析师、舆情等，可能需要额外购买数据，成本比较高，费用一年几十万）
5.高频level数据构建因子（对硬件资源、代码能力（C++）、交易规则都有较高要求）

第三步：Barra风格课题研究
1.Barra因子的计算（和普通的因子一样，用单因子计算框架去计算）
2.Barra风格收益率与个股特质收益率的计算
3.给定一个组合，对组合进行Barra收益归因

第四步：组合优化
1.用因子库的因子+机器学习去预测股票横截面的收益率强弱
2.有了收益率强弱的预测值后，结合Barra风格，使用最优化算法得到满足限制条件的组合
（限制条件包括：1.每日换手率2.持有股票在每个行业的分布范围3.持有股票在规模等风格上的暴露值）