量化戰略制定過程的主要風險是什麼？
部分由這個關於數據窺探的問題提示，我很想知道：
在基於（a）歷史數據或（b）模擬數據制定量化策略時應考慮哪些主要風險？
以下是使用歷史數據時的一些風險：
- *數據保真度：*您的數據是否準確反映了歷史？對於股票，你應該使用實際收盤價還是調整後的價格？對於期貨，你應該如何建構一個現實的、連續的合約？
- *模擬現實主義：*您是否對交易執行做出現實的假設？例如，您是否天真地假設您可以以當天的收盤價完美執行？你還記得摩擦成本嗎？
- *抽樣可變性：*您的歷史樣本是否代表了廣泛的市場條件，或者您是否（碰巧）選擇了有利的數據集？
- *曲線擬合：*你是不是把太多的參數擺弄了太久，最終找到了一個去年效果很好但將來一分錢都賺不到的模型？
- *樂觀：*您的實際利潤可能只是模擬利潤的一小部分。你假設不是這樣嗎？
- *模型風險：*即使你的模型回測很好，它的半衰期是多少？多久可以交易？很少有想法永遠有效。
這不是理論上的清單。我個人犯了所有這些錯誤。
知識導致利潤，但不是相反
你是這個過程的最大風險。你帶來的所有希望、願望和偏見都會阻礙你做出正確的決定。你越想讓某事成為真實，你就越需要努力。如此多的人嘗試了一堆隨機的東西，找到了一種具有名義利潤的模式，卻被美元符號蒙蔽了雙眼。那時您開始跳過重要的細節，並且犯了所有類型的錯誤，如此處其他答案中詳述的那樣。即使您意識到了這些風險，它們也只會在您忙於抓住利潤時空談。你需要腳踏實地，做出基於現實的決定。（請注意，當您開始放鬆金錢時，恐懼會取代貪婪，您會繼續做出錯誤的決定）
請記住，最終您自己或您的客戶的財富將取決於您做出的決定。你會有低落的日子，當你看到你的財富下降時，你會怎麼做？除非你對自己的過程有堅如磐石的信念，否則你將開始修補並陷入死亡螺旋。要擁有這種信念，您需要從一開始就擁有絕對的紀律。
幸運的是，有一種成熟的方法已經發展了數千年來解決這個問題，並且證明它非常成功。它被稱為科學方法。在這一點上，人們舉起手臂說這太難理解了，或者我沒有時間做這個。好吧，如果您不准備努力工作並花時間，那麼您已經迷路了。相信我，我已經這樣做了很長時間，我相信這是你能學到的最有價值的東西。這並不意味著你必須擁有博士學位、穿白大褂、抽煙斗。
科學方法在這裡真的是你的朋友。從現實到幻想中徘徊是很誘人的，但會導致失敗。遠離損益表！不要看名義上的美元，而是要弄清楚你知道什麼以及你能證明什麼。
問題 -> 觀察 -> 理論 -> 預測 -> 測量 -> 記錄/發布/同行評審 -> 重複
仔細思考你認為構成你的戰略或想法的事實/過程。提出問題 - 您可以測量哪些屬性？您可以預測什麼？原因是什麼？持續多久？
觀察世界——是的，這需要數據，但不需要損益！也可能不交易。形成一個關於比特如何組合在一起的理論，然後測試這個理論 - 做出預測並衡量它們的成功（準確性等，而不是 P&L）。
客觀地評估這個新理論。如果你有幸在一個團隊中工作，那麼這就是同行評審和討論真正得到回報的地方。如果您獨自一人，那麼您將面臨處理所有行為偏見並面對現實的艱鉅任務。祝你好運。
如果你堅持到最後。幹得好，你學到了一些關於這個世界的新東西，或者至少有一個估計和一些相關的不確定性。最重要的是，您可以相信這是正確的，而不僅僅是一廂情願。
現在重複這個過程，直到你建立了一個有用的知識體系——關於你的想法的完整圖片。然後，只有在那時，您才會考慮嘗試最好地利用您所知道的。這可能會導致更多的研究。
但最後你應該有一個最終可以回測的策略。盡可能少。以最少的數據量。如果您在上面做了正確的工作，您將已經知道會發生什麼，並且不應該有太多驚喜。抵制調整的衝動，如果你必須 - 只做一些仔細的思考和理由。
如果它不是您所期望的賺錢機器，那麼您在上游犯了一個錯誤 - 回到那裡並找出您失去的部分。現在開始擺弄，你又要去啦啦土地。
做對了，你晚上就能睡得更好。
很抱歉囉嗦，但我真的相信不堅持科學方法是這個過程的最大風險。