給你機會你不中用啊！最近這句台詞兒老在我耳邊轉，心裏那個愧和悔啊。
三個月了，納指呼呼地漲，我的那個獲了頭彩的algo呢，那個首次被機構投了一百萬米刀的算法啊，還在水下5%。雖然規則上說了，賺了我拿百分之十，虧了我也不負責。但這業績，自己沒掙到不說，還給組織競賽和投資的機構賠了幾萬刀，於心不忍啊。雖然我相信長達17年的曆史回測擺在那裏（Sharpe ratio > 1.1)，長達4個月的Live交易也擺在那裏 (Sharpe ratio =8.05),在後麵的幾個月裏，我那個阿狗（algo) 應該能芙蓉出水, 給我貢獻幾個毛毛錢吧，主要還是不要讓機構丟了信心。
所有的量化也好，算法也好，歸根結底有一個假設：曆史可以重複。但曆史實際上是不會完全重複的，像所有的交易一樣，凡事隻有概率大小，沒有一定之規。四五年前，當quantopian還很熱鬧的時候，我偶然接觸到量化領域，就是用因子建模嘛，就是對衝基金的老把戲嘛，在選定的一個股票池子裏，可以是100個到5000個標的，同時買可能漲的賣可能跌的。因為量大，如果你的模型有一點點的預測能力，你的勝率大於50%，那就是一個成功的阿狗。 那時候quantopian有每天的比賽，排名前麵的有10刀到50刀的獎勵，我就贏了不少的盒飯，主要是因此也練了python,覺得這個比那兩千刀的盒飯錢更有意思。
Quantopian也組織一些專題比賽，比如日本股票選股，基於內部持股insider變化的策略等等。主要是它的論壇和講座組織得不錯，我從那裏學了不少東東。後來資本家投資好像撤了，quantopian也沒有找到真正可以變現的運作模式，二三年前垮掉了。搞笑的是，垮掉那年我的一個阿狗被他們看上了，還正式的簽了約準備投資，結果不了了之。幾個星期前，它的funder又開始活躍了，準備把原來的量化人馬找回來搞什麽事兒，我也被通知了好幾回，但還沒有精神仔細研讀一下他們要幹什麽。
因為花了時間練了python，也把美股數據的收集整理和建模之類弄了個大半熟，於是開始找類似的量化組織和機構，競賽也好投資也好，就想去弄個輸贏。 還真找到了兩個：一個是quantiacs,一個是numerai。Quantiacs能夠持之以恒，已經搞了20輪比賽了，現在正在進行第21輪基於納斯達克100成分股的量化大賽。基本過程是：組織方提供股票每日數據，從2005到今天，你用量化模型回測17年（2006到今天），回測的sharpe ratio必須大於1才能入圍，即17年的平均收益率除以平均收益率的波動率大於1（一般長持標普在0.5左右，納指在0.6至0.7）。入圍以後，有四個月的Live實測，以四個月後在所有參賽模型中的前7名將得到共200萬美金的投資分配:第一名1百萬，第二名50萬，第三名25萬，第四名10萬，第五名至第七名各5萬，投資1年，看效果是否中斷或繼續。我從第15輪開始發現這個機構以後開始參賽，搞過一個第四，兩個第五，在第19輪的時候運氣好弄了個第一。這就是本文開頭說的那個給你機會不中用的感歎。總的來說，幾回下來也就還是幾千刀盒飯錢，給機構弄了10倍左右。當然機構要組織要操心要擔風險，個人主要就是練個python，同時看能不能真的摸到點兒大規模量化的門道。
Numerai規模要大些，那是真正的對衝基金基於集體量化模型的預測打分。有全球四千多隻股票，每天有上千個數據科學家給出每個股票20天後的上漲概率預測，同時每個模型要想參與基金收益就得押注數字貨幣NMR（1個NMR=17USD today)。模型以20天回報為預測對象，同時每天都可以有模型預測下一個20天的回報。 前些年我在那裏混了一陣，中間因為別的原因停了，最近又認真建了模，好像過去的一兩個月每天都是綠的，不知道哪個模型或是哪個因子搞對了。
至於模型怎麽建，因子怎麽選，指標，趨勢，宏觀，回測這些具體細節，有時間另文再述。
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