七大常见量化策略误区，你中招了吗？

量化策略常见误区

1.幸存者偏差（Survivorship bias）

幸存者偏差意思是指，当取得资讯的渠道，仅来自于幸存者时，此资讯可能会存在与实际情况不同的偏差。

七大常见量化策略误区，你中招了吗？

2.前视偏差（Look-ahead bias） 

前视偏差是指在策略的开发中，采取了未来的一些信息，而这些信息在实盘操作中是基本上不可能实现的。前视偏差主要表现在两个方面，一是未来函数，二是信号闪烁。 

七大常见量化策略误区，你中招了吗？

3.讲故事（The sin of storytelling）

当我们做出和常识相悖或是和原来判断相符的结果时，最好不要去做一名讲故事的人

七大常见量化策略误区，你中招了吗？

4.数据挖掘

数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程

七大常见量化策略误区，你中招了吗？

5.信号衰减、换手率、交易成本

信号衰减指的是一个因子产生后对未来多长时间的股票回报有预测能力。一般来说，高换手率和信号衰减有关。不同的股票选择因子往往具有不同的信息衰减特征。越快的信号衰减往往需要更高的换手率去攫取收益。

七大常见量化策略误区，你中招了吗？

6.异常值（Outliers）

传统的异常值控制技术主要包括winsorization和truncation两种，数据的标准化也可近似看做异常值控制的方法之一，标准化技术有可能对模型的表现产生显著的影响

七大常见量化策略误区，你中招了吗？

7.非对称性

一般来说，做多因子策略时较常用的策略是多空策略，即做多好的股票同时做空差的股票。可惜的是，并不是所有的因子都是平等的，多数因子的多空收益特征存在不对称性，加之做空可能存在的成本和现实可行性，也给量化投资造成了不小的困扰。

七大常见量化策略误区，你中招了吗？ 七大常见量化策略误区，你中招了吗？