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突如其来的65退休政策真是重伤了本打工人的心，不知道大家是不是也对今年的行情抱有极高的期待，咬了咬牙决定今年搏一搏，经过最近半年的煎熬， 终于熬夜肝出来的择时模型，看着效果还可以，能不能实现提前退休就在此一举了，现在开始立此贴， 跟踪记录对下一日的预判信号，望诸事顺利~
新手发帖，有不足之处望大家提点！
目标：年化30%
最大回撤：8%
回测最近收益：
注: 收益按指数收益进行计算，暂不计算手续费
第一次信号：
上证50：上涨概率21%
沪深300：下跌概率50%
中证500：上涨概率60%
中证1000：上涨概率100%
说明下：
在回测的时候，我们假设指数既可以做多又可以做空，直接把预测的概率直接转换为对应的仓位。例如今天模型预测上证50上涨概率21%，那么上证50对应的仓位为做多21%；模型预测沪深300下跌概率50%，那么沪深300对应仓位为做空50%。
补充（一）：
利用每个指数模型预测结果构建策略：
1、择时cta策略：直接利用各指数预测结果，进行股指多空交易，可以交易一个股指，也可以交易多个股指，帖子每天公布的组合仓位，就是这个策略。
2、指数增强：采用完全复制单个指数仓位（100%股指多头仓位）+单个指数多空择时仓位（[-100%-+100%]股指仓位）构成组合，形成纯多头仓位，仓位根据指数择时进行变动，仓位保持在0~200%之间。
3、股指强弱套利：根据模型预测各个指数涨下跌的概率，采用股指期货，做多强的，做空弱的，形成对冲交易。
补充（二）
模型组合交易股指期货，今天（3月24）创新高了。simnow仿真账户资金2000w，采用两倍杠杆，3月20日前，每个品种等权分配，3月21起：IH 100%，IF 33%,IC 33%,IM 33%.
根据指数预测强弱，对股指进行配对交易，今天（3月24）也创新高。simnow仿真账户2000w，采用两倍杠杆，四个配对等权分配（IHIC:50%,IFIC:50%,IHIC:50%,IHIM:50%)。1月之前为两个配对（IHIC,IFIC），之后为四个配对。可以明显看出4个配对收益曲线更平滑。
提示：此贴仅供个人记录，不构成任何操作建议，股市有风险，入市需谨慎
郑重申明：1、本帖一不卖信号，二不卖模型，三不加群。2、本帖主要是量化择时验证，同时展示量化择时是可行的。
不是的，市场的潜在运行规律高度取决于其信息本身的结构和驱动逻辑，并不一定需要最近期的数据。当然，这不是说最近期的数据不重要，这里说的是“最近期的数据并不一定是最重要的”。比如，我今天就可以说出今年9月某几天我会看多什么资产。因为逻辑上，那几天就是我所追踪的逻辑生效的时间。更别说某些基本面维度驱动的数据进行的高维择时，数据是一个月公布一次的，但依然在统计上有明显的区分效果，并在演绎法角度有很合理的...楼主这里明显用的是量价，模型的话多半是lstm类似的，然后滚动走起。所以应该不存在你讲的结构性问题，我更倾向认为是过拟合了
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我觉得从逻辑上说不通，近期数据的价值不可能低于远期数据，在数据量相同的情况下，对于明天行情的预测，一定是今天数据价值优于昨天的数据。不是的，市场的潜在运行规律高度取决于其信息本身的结构和驱动逻辑，并不一定需要最近期的数据。当然，这不是说最近期的数据不重要，这里说的是“最近期的数据并不一定是最重要的”。
否则，就会出现一年前某天的数据比今天数据更有价值的可能性。要不然就是，今天的数据没有价值，昨天的数据价值最大，前天的数据也没有价值，这种情况过度拟合的可能性就很大了。
比如，我今天就可以说出今年9月某几天我会看多什么资产。因为逻辑上，那几天就是我所追踪的逻辑生效的时间。更别说某些基本面维度驱动的数据进行的高维择时，数据是一个月公布一次的，但依然在统计上有明显的区分效果，并在演绎法角度有很合理的解释。
博弈中演绎法策略的可靠性强于归纳法策略原因。吃贴水，算是演绎法吧，升贴水的变化与指数升跌的机率问题，算是归纳法吧！
演绎法更多基于规则，进行推演。
有些人清楚规则，有些人不清楚规则。
当对手盘消失，或规则改变，演绎法策略也就失效。
很多人在做归纳法，缺乏条件分类。
当条件或规则发生化，归纳结果可能就是一个错误的结果。
比如打新规则不断变化，打新策略就要跟随变化。
比如债市规则变化，交易策略也要跟随变化。
好的策略应该基于规则，而不是基于数据。
数据是规则变化的结果，...
吃贴水是必须跑赢指数的强逻辑的。
至于归纳法贴水与指数的关系，如何交易能赚到钱，我相信有人能做到大于50的概率的，因为大部份人期指亏钱的，那么肯定有人不断的赚钱。
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演绎法更多基于规则，进行推演。
有些人清楚规则，有些人不清楚规则。
当对手盘消失，或规则改变，演绎法策略也就失效。
很多人在做归纳法，缺乏条件分类。
当条件或规则发生化，归纳结果可能就是一个错误的结果。
比如打新规则不断变化，打新策略就要跟随变化。
比如债市规则变化，交易策略也要跟随变化。
好的策略应该基于规则，而不是基于数据。
数据是规则变化的结果，是对策略验证。
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我觉得择时的确正如你所说这样。另一角度，择时标的“收益/波动率”越大则择时越没价值，越小则越有择时的必要。我用简短的均线择时统计过全球主要股票指数，均线择时效果和“收益/波动率”指标有明显相关性，而美股的“收益/波动率”值就是最大的，美股不好择时，长期持有是最好的择时方式。不过这些数据是表象，我们要弄明白的是背后的逻辑及逻辑是否会变化。股票的多因子模型和择时有些不一样，择时是单标的（没有统计概率...高频择时是交易数据驱动，中低频择时的信息来源非常多，有很多基本面驱动的逻辑和类似集思录套利思路的逻辑。
当然，这种择时策略的夏普比不可能很高，作为单独的收益策略效率就比较低了。更多作为提高资产利用效率和提高收益回撤比的工具。
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真正让我感到无望的是：按幂率分布和正态分布生成1000个随机数，取值范围-5到5之间， 用来表示大盘的日内涨跌百分比。然后在这组随机数上，只用5个参数（比不得AI几百万个参数），可以轻易的建立一个收益率非常高的择时策略。如果把这1000个随机数，前700个当成样本内数据，后300个当成样本外数据，经过有限几次尝试也能找到一个表现非常好的策略。原因很简单，样本外表现不好的策略就放弃了，只留下表现好...和我的实际感受一样，所以所有最终让我通过择时赚到钱的策略都是演绎法。单纯的用参数选择是死路一条，必须用逻辑驱动的方式，起码是用演绎法验证过的归纳法才行。
不过归纳法也可以用很多方法来尝试对抗过拟合，比如bootstrap抽样法等。两头一起发力效果更佳
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这就是认知变现。
比如轮盘赌，在我们看来赌的最终结果一定是输。
但是索普和香农却发现了机会。
原理记住转盘初始位置，估算出转盘速度、转盘摩擦系数，估算转盘停留位置区域，估算概率为60%。
任何信息差都会导致博弈结果偏差。
在信息处理方面， 香农无疑具有巨大优势，这是他炒股成功主要原因。
牛顿在信息处理方面，他是一个小白，这是失败炒股原因。
能在信息准确性和及时性领先一步，你就能成功。
估算概率只要超过50%，就有成功可能性。
估算概率不可能100%。
没有永久有效策略。成功就坚持，失败就改变。就怕顽固不化。
索普和香农发现赌场21点玩法存在漏洞，后来赌场重新改变规则和玩法。
任何游戏规则总存在各种不完善，可能就有人发现规则漏洞，进行各种套利操作。
可能别人清楚，我们不知道。
我们不是完善之人，需要不断努力完善自己，需要不断进化，减少自己漏洞，去抓别人漏洞。
bug少了，自然就健壮了。
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他买进不久，股价就开始断崖式下跌。最后，牛顿亏损了20000英镑。
IT的祖师爷香农从20世纪50年代到1986年，香农的股票投资组合收益率约为28%。
1986年，《巴伦周刊》(Barron's) 发布了一篇文章，汇报了1026家互惠基金的近期表现。香农取得的收益高于其中的1025家。
香农40多岁开始投资股市，有近30年投资历史。
他的收益率比巴菲特还高。
牛顿大部分精力并没用于股市，香农40多岁后大部分精力用于股市。
凯利公式也是基于香农的理论。
在1966～1971年之间在麻省理工学院举办过几次关于投资问题的讲座。
也谈到如何通控仓方式进行投资。
他是凯利公式拥护者。
易尔奇 - 安待久 渐息散
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经济学，如果学的好；其实是很吃数学功底的。当然，如果你只是本科生，学最基础的宏观和微观经济学，那可能用不到。但是，如果是搞经济学研究的学者，微分方程、实变函数、拓扑学、时间序列、随机过程、概率统计，都算是基本功。1980年代那种，引入个新观点、纯文字论述的，现在发paper都很难。谢谢回复，完全同意。—— 高认知战胜低认知；预则立、不预则废；这些都是优胜劣汰的必然方向。
斯坦利·德鲁肯米勒（索罗斯的得力助手，文科生、且厌恶计量）
毕业于波德恩学院（Bowdoin College）获得经...
关于草莽时代，听过这个段子，大家多琢磨……
转：
一部上升电梯里有三个人，
一个在做俯卧撑，一个在念经，一个在原地跑步。
到了顶层，电梯门开了，有人问这三个人是怎么上来的？
他们说是个人奋斗上来的，
做俯卧撑、念经、原地跑步。
然后各自向其他人传授自己的经验，
一时间还有不少信徒。
后来大家发现他们再怎么做功也上不去了，
所谓的经验根本是胡扯，人群就散了。
三个人不信自己的法术不灵，回到电梯里继续做功。
不过，这次电梯是下降了，几分钟后他们回到了地面。
这次他们有点明白是怎么回事了。
于是灵机一动，继续编故事，
向围观者兜售，如何做功才能从楼上下来……
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巴菲特这怎么看也不算理科生吧沃伦·巴菲特（理科生）
本科，从沃顿商学院转入内布拉斯加大学后毕业（工商管理学 Bachelor of Science in business administration）；硕士毕业于哥伦比亚商学院（经济学）。
看得懂英文不？Bachelor of Science，就是理学学士。
文学学士 是 Bachelor of Arts。
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谢谢你有依有据的回复。经济学，如果学的好；其实是很吃数学功底的。当然，如果你只是本科生，学最基础的宏观和微观经济学，那可能用不到。但是，如果是搞经济学研究的学者，微分方程、实变函数、拓扑学、时间序列、随机过程、概率统计，都算是基本功。1980年代那种，引入个新观点、纯文字论述的，现在发paper都很难。
炒股既有科学的一面，也有艺术的一面，甚至还有哲学和玄学的方面。
我同意，理科生当然有理科生的优势，
现实中，文科生和艺体生，甚至没有读过多少书的中学生小学生，也能成为股市或者投资市场的佼佼者。
比起国外华尔街的巴菲特，芒格，索罗斯等，中国改革开放以后，股市涌现的葛卫东，徐翔，付海棠，冯柳，但斌等可能更具有现实的示范意义。
另外，向大家请教一下，国外的商学院，国内的经济学，应...
斯坦利·德鲁肯米勒（索罗斯的得力助手，文科生、且厌恶计量）
毕业于波德恩学院（Bowdoin College）获得经济与英国文学学位，稍后进入密西根大学攻读经济研究所，但由于课程过于理论与计量化，与现实世界脱节，使他厌烦透顶，之后辍学。
这是我前面列举的例子，这人其实不是数学不行，而是觉得“与现实世界脱节”才没继续深入研究的。他属于“非不能也，实不为也”的那类人。
另外，草莽时代就是这样的，胆大胜于知识；但从历史长河看，这种并非常态。
八十年代，中国的实体经济也是一样，最有名的话就是“卖茶叶蛋的，富过造原子弹的”。按归江对于中国企业家的统计，1992年是分界线。之前的，以胆大为主；之后的，以高学历为主。
所以啊，关键要看未来发展的方向 —— 高认知战胜低认知；预则立、不预则废；这些都是优胜劣汰的必然方向。
易尔奇 - 安待久 渐息散
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看看我之前整理的不完全统计的大佬样本，金融市场确实是理科生的天堂啊。我只统计了价值投资为主的大佬们，至于量化领域的，Citidel、DE Shaw 等等 都还没有申请出战呢。搞价值投资的大佬，基本都是理科生（特别是数学，或者和数学严重沾亲带故的物理、气象学、建筑学以及经济学）；反倒是搞宏观对冲的，有文科生 —— 可能宏观更需要想象力吧.本杰明·格雷厄姆（理科生）出生于1894年，毕业于美国哥伦比...谢谢你有依有据的回复。
炒股既有科学的一面，也有艺术的一面，甚至还有哲学和玄学的方面。
我同意，理科生当然有理科生的优势，
现实中，文科生和艺体生，甚至没有读过多少书的中学生小学生，也能成为股市或者投资市场的佼佼者。
比起国外华尔街的巴菲特，芒格，索罗斯等，中国改革开放以后，股市涌现的葛卫东，徐翔，付海棠，冯柳，但斌等可能更具有现实的示范意义。
另外，向大家请教一下，国外的商学院，国内的经济学，应该不属于纯粹的理科范畴吧？
这里也举几个例子，供大家探讨交流。
冯柳，1999年从江西财经大学毕业后，进入娃哈哈担任销售，期间通过自学对股市产生了浓厚的兴趣。2003年，冯柳辞职成为一名专职股民，并在闽发论坛、淘股吧等平台分享其投资心得，逐渐成为超级牛散。2012年12月，冯柳在淘股吧发文表示，“过去9年取得了93%的年复利回报”（也就是9年370倍）。2015年，冯柳以合伙人、基金经理身份应邀加入高毅资产。冯柳的管理风格相对科班出身的基金经理要凌厉许多。他以长期投资、价值投资、集中投资、逆向投资见长，不控制回撤，大进大出也已然成为其重要特点。冯柳通过自我感悟形成了一套“弱者体系”，并以此开展投资。他假设市场上的大多数东西就像盲盒一样看不穿，没法去做深入的研究，只能利用公开信息去做判断，然后利用持仓过程中的感知和变化调整进退。
葛卫东，毕业于四川大学经济系。从事金融，证券和商品投资长达13年，具备多领域投资经验。
2005年发起成立上海混沌投资有限公司，专门从事商品期货、证券及金融衍生品等领域的投资。
2007年发起成立上海混沌道然资产管理有限公司，任投资决策委员会主席，专门从事证券市场投资。自2000年从事投资至今，一直保持良好的投资业绩，7年平均年化投资收益率在50%以上；自2005年上海混沌投资有限公司成立至今，平均年化投资收益接近120%。[8]其效力的上海混沌投资有限公司于2005年6月在浦东新区注册成立。作为一家专业化的投资机构，混沌投资业务涉及大宗商品贸易、商品期货投资、证券投资、股权投资，以及投资管理等方面。
王亚伟，1989年以安徽省高考状元身份考入清华大学电子系，虽然学的是电子专业，但是他对股市产生了浓厚的兴趣。大四那年，也就是1993年，他迷上了炒股，甚至还跑到报社买《中国证券报》合订本。几年之后，也就是90年代后期，王亚伟则从华夏证券转到刚刚设立的华夏基金公司，从1998年开始了基金投资的历程。
他操盘的华夏大盘精选基金从2006年崭露头角，先后获得2007年基金冠军、2008年股基亚军、2009年基金冠军，被称为中国基金界的“一哥”，也就是“公募一哥”。王亚伟之所以能成为“公募一哥”，就在于他管理华夏大盘精选期间屡次夺冠，并取得“7年10倍”的惊人收益率。不管牛市熊市，王亚伟都能笑傲江湖，打破了基金圈“冠军业绩难以持续”的怪圈。
彼得·林奇（Peter Lynch，1944年1月19日-），股票投资家、证券投资基金经理。出生于美国马萨诸塞州波士顿市，毕业于宾州大学沃顿商学院，他是富达公司（Fidelity Investments）的副主席，富达基金托管人董事会成员之一，同时也被称为“股圣”。
他的代表作品有《战胜华尔街》、《学以致富》等等。
沃尔特·施洛斯1916年生于纽约一个犹太移民家庭，沃尔特高中毕业后没有继续读大学，成为华尔街的经纪公司“波尼快递”中的一员，在街上跑来跑去传递信息。
在近50年的投资生涯中，沃尔特为WJS的所有股东赢得了20%的年复合回报率。在1955年至2002年期间，他管理的基金在扣除费用后的年复合回报率达到15.3%，远高于标普500指数10%的表现。期间累计回报率更高达698.47倍，大幅跑赢同期标普500指数80倍回报率的水平。
利弗莫尔，1877年7月26日[3]出生在马萨诸塞州什鲁斯伯里（Shrewsbury, Massachusetts）一个一贫如洗的家庭里，他很小的时候家人后来搬到了马萨诸塞州阿克顿（Acton, Massachusett）。利弗莫尔在3岁半的时候就开始学习读写。14岁的时候利弗莫尔的父亲让他从学校辍学，去农场里帮忙，但在他母亲的鼓励下，他离开家里出去闯荡。利弗莫尔由此开始了他的投资生涯，他最开始的工作是在波士顿的潘恩韦伯证券经纪公司（Paine Webber stockbrokerage）当擦写股价的黑板小弟（编者注：当时的股票价格是靠人工写在黑板上的）。
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然而现实就是，看看国外efinancial career上对冲基金的招聘技能要求，理工专业可以直接无任何金融背景的情况下硬来，文科生早就被杀的片甲不留了。艺体生除了做前台，我想不到有什么立足之地也不一定。
体育生的体能好，而且通常意志力比较坚定，也适合做交易员（trader，不是 PM）。美国投行里面召的海军陆战队成员，当交易员的也不少；只不过这些交易员也不是纯肌肉男，有的智商也很高，改良期权啥的，也完全能行。
另外，也有艺体生，做销售不错的；比如某外资大行的大中华区首代啥的。
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理论上，类似模型如果能够持续成功，看看我之前整理的不完全统计的大佬样本，金融市场确实是理科生的天堂啊。
股市将只是理科生甚至数学家的天堂。
文科生和艺体生可能会无立锥之地了……
我只统计了价值投资为主的大佬们，至于量化领域的，Citidel、DE Shaw 等等 都还没有申请出战呢。
搞价值投资的大佬，基本都是理科生（特别是数学，或者和数学严重沾亲带故的物理、气象学、建筑学以及经济学）；反倒是搞宏观对冲的，有文科生 —— 可能宏观更需要想象力吧
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本杰明·格雷厄姆（理科生）
出生于1894年，毕业于美国哥伦比亚大学；他拒绝了教授英语、数学和哲学的邀请，而是选择在华尔街工作。1917年，在《美国数学月刊》发表论文，推测大概率为理科生、学数学。
Graham, Benjamin; Graham, Benjamin (1917). "Some Calculus Suggestions by a Student". The American Mathematical Monthly. 24 (6): 265–271. doi:10.2307/2973181. JSTOR 2973181.
沃伦·巴菲特（理科生）
本科，从沃顿商学院转入内布拉斯加大学后毕业（工商管理学 Bachelor of Science in business administration）；硕士毕业于哥伦比亚商学院（经济学）。
查理·芒格（理科生）
先于密歇根大学学习数学，19岁从大学辍学并加入军队，之后在加州理工学习气象学；最后从其父亲的母校哈佛大学毕业并获得法学博士学位。此外，擅长打牌。
李录（理科生）
南京大学，最初修读物理学，一年后转读经济学；之后在美国哥伦比亚大学完成修读经济学、法律及工商管理的学位。
费雪（理科生）
从斯坦福大学商学院退学。
乔治·戴维斯（戴维斯双击的创始人，理科生）
毕业于普林斯顿大学的建筑专业；学生时代对于经济和金融毫无兴趣，爱好是历史；最终在日内瓦国际问题研究所获得政治学博士学位。
比尔·H·格罗斯（老债王，理科生）
毕业于杜克大学，获得心理学学位。
杰弗里·冈拉克（新债王，理科生）
毕业于达特茅斯学院，获得数学和哲学学位，后曾攻读耶鲁大学的数学博士学位但最终辍学。
乔治·索罗斯（文科生）
毕业于伦敦政治经济学院，获得哲学学士和硕士学位。
斯坦利·德鲁肯米勒（索罗斯的得力助手，文科生、且厌恶计量）
毕业于波德恩学院（Bowdoin College）获得经济与英国文学学位，稍后进入密西根大学攻读经济研究所，但由于课程过于理论与计量化，与现实世界脱节，使他厌烦透顶，之后辍学。
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我觉得时序多空策略来说楼主的目标还是比较实际的，不过没看到更长的回测表现，有效性不好评估
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只要动了深度学习的念头去预测股市，没找对门路吧。。我从19年开始做的，用的深度学习，到去年年底，净值已经是5了，实盘，非回测
就已经输了。
所谓深度学习，
不过是增加参数和过滤层数来拟合出样本内数据的最优解罢了，
其实就是自欺其人。
我也做量化，
但只要是超过2个参数，过滤超过2层的量化模型我就不看了。
下图我只用了2个参数，1层过滤条件做的中证500过去15年的指数投机策略，回测效果杠杠的，实际交易基本无效。
图的上边为净值曲线，下边为对应的最大回撤，没有超过10%。
不要谈什么...
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