CTA策略研發啟蒙之路（二）——進階篇

開篇說明：本專欄下所有內容有4個目的，1是普及行業知識；2是為了吸引對quant感興趣的目標候選人；3是為了讓已加入部門的研究員提前熟悉日常工作內容；4.最重要的，是讓客官們發自內心的深刻理解該工種是何等苦逼，何等需要努力或者天賦，從而stay far away from 那些對本行業充滿幻想的嘴炮師和神學家。

所謂先天不足後天補，最典型的比如像我自己這種沒任何天賦技能的平凡人。如下圖，不解釋。既有天賦技能又努力的孩子們，來吧，用你們的簡歷砸死我吧。

盜用下火影的一張圖，與內容無關，只是為了說明下這篇帖子所介紹的內容屬於右起第二階段。

之前第一階段的帖子傳送門：CTA研發人員啟蒙之路 - CTA策略那些事(招聘貼) - 知乎專欄。在之前這篇帖子裡面，主要內容是介紹市面上最常見的各種技術指標和底層代碼。當時很多人覺得很low，隨便他們怎麼想吧，無所謂。

我想說的是其實這種所謂的常見技術指標裡面，經過本人實證證明，還是會有少量有價值的特徵(或者說因子)，但僅僅只比拋硬幣50/50的效果略微好一些而已。如果感興趣，各位客官可以自己試試。從個人經驗來說，很多實盤跑的效果不錯的特徵都可以從這些基礎的技術指標裡面得到啟發，衍生出一些效果還不錯的因子。

很多人會說統計套利，股票，期貨，國內外市場都不一樣，那麼因子肯定沒什麼共性。在此，個人覺得從機器學習的角度出發，真的是天下武功出一家。有了機器學習，什麼市場不一樣，策略不一樣都無所謂。研究員唯一需要做的，就是輕輕的改變預測目標，媽媽就再也不用擔心我的學習了（老闆就再也不用擔心我出不了成果了）。當然，這裡面很多很多細節，不同的策略的處理細節有非常非常大的區別，在此就不展開了。走到行業深處，自然還是細節處理決定成敗。

7點了，有點累，先拉2個鏈接，懂行的人自然懂，下次有時間再補上後續內容。

1. Worldquant公布的101個alpha，傳送門：

http://papers.ssrn.com/sol3/Papers.cfm?abstract_id=2701346

2. 最新的一些因子研究：

https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzA4MTMzOTQ3Mw==&mid=2650324943&idx=1&sn=8e2b9fca999d8f3c3cc23d480a2ffff6&scene=1&srcid=050236XDk6ABI4u0cT3mCyMr&pass_ticket=3gUQfrWVAjHNE0%2BmRLVsobtbDg8LWZJKcAGhFZBHqqXFyGIPasTQ%2Fy3Z8QWgWgv1#rd

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