知識星球量化交易經歷過幾十年的發展，已經形成了較為成熟的理論體系和豐富的實務經驗。但作為剛入門的量化小白，經常會遇到各種各樣的問題？今天，我們分析一下幾乎所有做量化交易，所有剛入門量化交易的人，都會掉進去的坑。
1
倖存者偏差是指只能看到經過某種篩選而產生的結果，而沒有意識到篩選的過程，因此忽略了被篩選掉的關鍵資訊。
最著名的倖存者偏差的案例是二戰期間“飛機防護”案例：哥倫比亞大學沃德教授應軍方要求，利用統計學知識為飛機防護提供建議，研究發現返航的飛機機翼是中彈最多的位置，機尾卻最少擊中。
沃德教授認為應該加強機尾防護，他認為機翼中彈最多仍然能安全返航說明飛機並沒有受到致命傷害，而被忽略的被擊落的飛機也應該被作為研究的樣本。軍方採納了沃德教授的建議後證實該決策是正確的。
在量化交易中，交易規則、引數和回測都要依靠歷史資料計算獲得。我們無法判斷這些從歷史資料中獲得的規律能否在未來的市場中持續有效，所構建的交易模型也無法判斷能否應用。
2
未來函式是指策略利用了歷史當時無法得到的資訊，造成回測結果極大失真。
一條檢驗策略是否引入未來函式的方法是，當投資者發現一個收益率極高，回撤極低的策略時，該策略很可能引入了未來函式。
3
簡單的量化因子和策略更容易讓人理解和接受，但越是簡單的策略越容易被人們知悉，量化交易所獲得的超額收益也越低。
反之，複雜的交易策略雖然在回測上可能取得很好的效果，但對資料的要求更高，對歷史資料有很好的擬合能力，但泛化能力太差，無法對未來的趨勢做出預測。
因此對於大多數量化投資者而言，使用相對簡單的交易策略，收穫適當的超額收益是較為合適的選擇。
4
滑點是指在實盤交易時，客戶下達的指定交易點位與實際交易點位存在較大差別的現象。即當實際成交價格與報價不一致時，便會產生滑點。
量化交易中滑點和手續費是比較常見的問題，一個回測很好的交易策略在實盤效果卻很差，其主要原因可能是交易成本和策略價格之間的偏離，從而減少交易利潤。
滑點可能由網路延遲，市場報價斷層和市場波動等原因造成。
對於投資者而言，滑點是不可避免的事情，交易者應當避免在重大事件發生時進行交易，在進行策略編寫時應當將交易成本和滑點充分考慮在內。
5
不要將所有雞蛋放在一個籃子裡。量化策略具有時效性，投資者不能指望一個策略能持續盈利，而應當研究不同的交易策略。
當策略指標失效或遭遇黑天鵝事件時，投資者可以使用策略輪動或者策略動態平衡的策略去減少損失或增加收益。
策略輪動是指在單個策略表現較好的時候，將所有資金都轉移到該策略之上。
而策略動態平衡是指持有一定比例的多個策略，達到設定的條件後，將每個策略的資金量調整到固定的比例。透過選取不同的交易策略或配置，投資者有望獲得滿意的收益。
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對於初學的同學，能否真正進入AI量化的大門，最大程度地避免上面提到的“坑”，取決於是否熟練掌握金融學相關理論，機器學習和深度學習相關知識，以及在實踐中能否熟練應用。
系統地講，初學者想要登堂入室，必須掌握金融理論、交易策略研發、機器學習與深度學習以及將策略進行實盤檢驗。
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