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周末的提示，不知今天诸君是否安好 做量化的朋友都知道，社区里跑出年化50+%、夏普2.5的回测一抓一大把，但一上实盘，很多“神话”就碎了一地。 为什么？因为回测只是实验室里的真空状态，实盘才是真刀真枪

今天是打假第二弹。 上一篇咱们把割小白韭菜的“ST弱转强”扒了个底朝天，因为有很多兄弟实盘亏的骂娘。后台留言爆了，回复不过来，请见谅。 既然要打假，那就专挑当下最烫手的打，给大伙儿降降温。 一些量化群

昨天是315，各行各业都在打假。作为在量化圈摸爬滚打了5年的老实盘交易员，今天我不吐不快，必须来给咱们量化圈子也“除除草、打打假”。 如果你经常混迹于聚宽（JoinQuant）这类量化社区，一定对一个

🎯 核心结论 看到7年78倍、年化87%的回测数据，我第一反应是：这绝对又是个靠“未来函数”或者过度拟合搞出来的自慰型垃圾代码。 但当我逐行扒完它的Python源码后，我必须承认：这哥们把A股的“炒小

这个“星际战舰框架”（面向对象+资金轮转框架）对于中高阶的策略管理具有极大的实战意义。开篇我就说了“策略框架和策略一样值钱系列”，所以请不要仅仅关注它的策略的优秀表现（但对于睁眼闭眼要年收益100%+

该策略是策略框架和策略一样值钱，限时分享。 1. 🎯 核心结论 “圈子里多的是那种‘回测猛如虎、实盘二百五’的单边神策，但我今天端出来的这套个人压箱底框架，是一个懂得在A股里‘打不过就跑’、怂得理直气

【引言】 几个月前，我在 公众号上分享了一篇关于《聚宽到 QMT 实盘信号对接》的技术文章，收到了非常多量化爱好者的关注和交流。 在交流中，我听到最多的声音是： 实盘交易，速度和稳定就是生命，任何一个

说实话，配置文件持久化我搜了好多内容，AI也问了，折腾了快1周了，终于解决了，特此分享，以减少类似问题导致的必要的时间浪费 标签： #Python打包 #Nuitka #经验复盘 #桌面开发 #知识库

🎯 核心结论 一句话毒舌评价： 这是一个典型的“动量+行业轮动+高ROE微盘股”复合策略，回测漂亮得像假的一样，但在实盘中，风险在震荡市，或在流动性危机里。 【关键指标卡片】 核心指标 数据表现 老司