最近刚去完黄鹤楼，有点失望，没有樱花的武汉一点也不好玩，还是学习吧😪

量化投资策略的开发主要包括以下几个过程：

1. 数据准备与预处理

2. 量化策略构建

3. 策略的回溯测试

4. 策略的优化

5. 根据策略进行交易

1. 数据准备与预处理

加密交易的数据准备相对简单，各个交易所 api 及链上 scan 平台都可以快速获取。

最常见的预处理有去除极端值、取对数、标准化等。

2. 量化策略构建

量化投资策略通常起源于一个想法，想法越能够被精确量化，构建的模型与想法的贴合度就越高。一个完整的策略构成至少要包括三个部分：买入和卖出、风险管理以及仓位控制。

买入卖出：

首先，策略要确定买入的资产和卖出的资产，同时还要确定买入和卖出的时机，这其中又可分为选股过程和择时过程，一个是选择标的，一个是选择时间信号。

风险管理：

查理芒格认为风险主要包括两个方面：一个是永久失去资本的风险；另一个是所获得的回报不足的风险。

仓位控制：

对于仓位控制和资产配置的实现通常是通过科学可量化的手段进行的，更多的是借助数学的应用，也就是大名鼎鼎的凯利公式。

3. 策略的回溯测试

需要对回测的结果进行综合分析，不仅要分析回测中具体的交易情况，也要分析风险和收益等情况。这要看该策略是否符合其设定的要求。

例如，如果我们设计的策略是一个长期策略，那么就需要通过回测过程观察策略是否符合要求，如果策略交易过于频繁，那么显然是不符合长期策略要求的。

4. 策略的优化

适度的最优化过程是有必要的，但也应该注意规避过拟合等问题的发生。交叉验证和网格搜索是两种常见的策略优化方法。

交叉验证

（1）双重交叉验证。双重交叉验证就是将历史数据集拆分成两个分量，常见的分割比率通常在 0.5~0.8。

例如，当分割比例是 0.8 的情况下，就意味着 80% 的数据用于训练，20% 的数据用于测试。进而减少过拟合现象。

（2）K- 折叠交叉验证。在 K- 折叠交叉验证中，将该集合随机划分为 k 个相同大小的子样本，对于每次迭代，将 k 个子样本中的一个保留为测试集，而剩余的 k－1 个子样本一起形成训练集。通过 k 次折叠进而减少过拟合问题，使用 K- 折叠交叉验证的主要好处是，多次交叉验证更具有效果。

网格搜索

其基本思想是采用一系列参数并评估范围内每个参数的性能。我们可以利用 Python 语言从而对一个对象产生一个 Python 字典列表，并将其输入统计模型，从而得到最终结论。

5. 根据策略进行交易

通过自动化程序执行交易。