五行风水能否预测股市？

昨天证监会发布了以下通知。此篇文章从一个量化cta基金经理的角度，说说什么是用五行风水预测股市？(文后还有一个重磅福利）

如果你的朋友告诉你她在2022年买了能源，美元指数赚了大钱，你会觉得是运气好，碰到了俄乌冲突，加息等一系列发酵事件。这就是我们量化所说的过拟合。

如果风水先生说1月1日属阴，宜卖出股票代码000101，结果每年还都赚了钱。你也会觉得这是无稽之谈，更加过拟合，绝对靠运气。

如果风水先生从1月1日，直到12月31日，每天都能说出一只股票，并且他的“系统”历史回测胜率在80%，你敢不敢把钱交给他去交易？

我的答案是，敢。原因就是超参。机器学习理论中超参不会过拟合的原因是当模型复杂度包括变量，数目，结构远超过数据量的时候，冗余的参数权重会逐渐降低，导致测试集误差先升后降double descent。还有个关键点是，能源与美元之间相关性强，而风水先生的每日一卦自相关性极低。

过拟合的定义是系统太过复杂，由于它与历史数据的吻合度太高，市场行为的一个轻微变化就会造成效果的明显恶化。在以上案例中，若风水先生在2月28日做出的判断有轻微变化，对他总体的曲线是没有本质影响的。你说365天每天都与风水先生的回测不符，那这件事本身的概率就是极低的。（365个因子是个比喻，可以参考神经网络中成千上万的神经元Charlie：在私募做量化研究半年能学到什么？）

对做量化的小伙伴，这带给我们的启发是：因子要找低相关性。过拟合是我们的朋友，不是我们的敌人。海龟交易系统的发明者费斯的观点也是如此。在确保参数平原与鲁棒性的前提下，每一次回测结果其实是无数次回测结果中的一个随机值，这个随机值是无偏，独立同分布的。既然是正态分布，无论未来回报怎么样，高回报均值的邻域永远比低回报均值的邻域要高，所以应该选最佳参数。

对做交易的小伙伴，这带给我们的启发是：基本面日频交易者往往需要非常长的时间才能对自己的系统，风控能力证伪。量化是摆脱人性与“k线事后论”的最好方法。

幸运的是我作为前城堡基金交易员，将在公众号gnu_isnot_unix推出一款量化择时信号推送系统。解决许多股民选好了股票，但是拿捏不到启动点和止损点的痛点（事实上专业的交易员资金使用率非常低，因为他们会避开市场的无序波段）。如此大众也能够使用到最经典（利弗莫尔，夏巴克，斯波朗迪，雷亚，江恩）到最前沿的交易理论与系统，把择时的利润叠加到选股的利润上（同时也会告诉你无法通过择时来达到正期望的标的）。这套系统也为众多量化研究员解决了痛点，这个行业太卷，如果一个小杨哥背后有1000个人尝试过直播带货，那可想而知，你周围有多少人试过买股票，然后亏过钱？量化者都是从同样的高开低收量，或者高频的前20档做竞争。我自己也几乎放弃交易10多次然后再换思路，能看一个成功的案例走捷径太重要了。交易其实和工程师，医生一样，需要专业的来做，当风控做好之后，利润都是不请自来。

公众号：gnu_isnot_unix - 前Citadel现自营交易。活在当下，终身学习 - 给在职却对未来始终迷茫的人的公众号。借此想告诉不断努力，对生活充满热情的读者们：我们要拥有的是事业而不是职业。

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