为什么先做“量化+自动化”，再谈“AI”
AI可以帮助提炼信号，但投资系统的地基来自数据质量、合规的回测方法与稳健的风险控制。初学者最常见陷阱是“数据泄漏”（在训练或验证时用到了未来信息），会让回测成绩虚高，实盘表现失真。解决思路包括使用时间序列交叉验证与严格的流水线处理，避免让未来数据“渗入”训练过程。
一个可靠的最小可行技术栈（MVP）
以下组件足够支撑从研究到“纸上交易”的完整闭环：
- 数据获取
可用免费数据快速原型（如 yfinance 的历史数据接口），便于下载多品种价格序列并直接得到 pandas DataFrame。注意阅读许可与用途限制。 - 回测与研究
- VectorBT：基于 pandas/NumPy 的矢量化回测引擎，支持参数网格与大规模策略扫描，速度快、开发效率高。
- Backtrader：成熟的事件驱动框架，策略、指标、订单、观察器体系完善，适合细粒度的交易过程模拟。
- 交易连接
加密资产可用 CCXT 统一连接多家交易所的行情与下单接口，后续迁移较为顺滑。 - 纸上交易（模拟撮合）
股票/加密都建议先做模拟：例如 Alpaca 的 Paper Trading、IBKR 的模拟账户，能在真实市场价格上测试策略的下单与风控流程。
训练与验证：杜绝“用未来训练过去”
- 时间序列交叉验证：使用
TimeSeriesSplit做“只向前看”的扩展窗口验证，避免随机K折把未来样本泄漏到训练集。 - Backtest 结果“矫正”：金融回测容易过度拟合。可用“回测过拟合概率（PBO）”评估策略是否因为筛选而虚高；同时用“去通胀夏普比（DSR）”在多次筛选/非正态收益的情形下修正夏普比，减少选择偏差。
从简单到AI：信号构建路线
- 规则基线
从移动均线交叉、动量/波动过滤等入手，先获得一个“可跑通的”简单基线，作为之后ML/DL模型的对照组。 - 监督学习（机器学习）
以OHLCV衍生特征（如动量、波动、量价结构）做分类/回归，输出买卖或仓位强度。务必在特征工程、标准化、目标对齐等环节构建“不会泄漏”的 Pipeline，再配合时间序列交叉验证评估泛化。 - 事件标注（提升标签质量）
用“三重闸门（Triple-Barrier）”方法标注样本：给定止盈、止损与最长持有期，样本标签由“先触及哪个闸”决定，更贴近真实交易决策；还能与“元标签（Meta-Labeling）”组合提升信号质量。 - 深度学习/强化学习
在有足够数据与算力时再尝试复杂模型；先确保验证方案稳健，再谈模型复杂度扩张。
回测到执行：滑点与成交质量
实盘执行常用到VWAP/TWAP等算法以降低冲击成本：
- TWAP把大单均匀切片在时序上执行，适合流动性不稳定的环境；
- VWAP在高成交量时加速执行、在低成交量时减速，更贴近市场“真实成交均价”。
风险管理：仓位、止损与“别把账户赌穿”
- 仓位/账户风险：很多交易者采用“单笔不超过账户 1–2% 风险”的经验法则，并配合止损控制下行。
- 分数凯利（Fractional Kelly）：相较全凯利，分数凯利在牺牲增长率的同时显著降低回撤风险，更实用。
- 组合与相关性：对多标的策略，关注相关性与风险分散，避免“不同品种、同一风险因子”的隐形集中。
API与账户安全：把门先锁好再开跑
- 开启API Key的IP白名单，仅允许来自可信服务器的请求，降低密钥泄露风险。
- 交易权限最小化：只勾选读取与交易，禁用提币权限；使用双重认证与密钥分层管理。
- 生产上报错与风控熔断：网络超时、风控拒单、限频等都要有重试与降级策略。
7天上手路线图（含检查清单）
Day 1–2：环境与数据
安装 Python 与必要库；用 yfinance 拉取2–3个标的的日线/小时线，做基础清洗与指标生成。
Day 3：跑通基线回测
在 VectorBT 或 Backtrader 上实现一套“均线+波动过滤”的入场/离场规则，输出收益、回撤、胜率等指标。
Day 4：稳健验证
切换到 TimeSeriesSplit；记录每折的收益/回撤/夏普并绘制分布；尝试用 DSR 修正夏普。
Day 5：改进标签与特征
把信号目标换成 Triple-Barrier 标注；重新训练/验证并记录对比结果。
Day 6：模拟下单
接好 Alpaca/IBKR 的纸上交易，复现回测规则在真实行情上的下单与撤单逻辑。
Day 7：执行优化与上线前检查
加入简化的TWAP执行；设置风控熔断、API白名单与日志告警；形成“每日对账+周度复盘”的操作规范。
常见坑与对策
- 回测过拟合：避免“参数海选+只挑最优”；引入 PBO 与 DSR 进行“含筛选偏差”的稳健性检验。
- 数据泄漏：严格时间顺序、滚动/扩展窗口验证；全部特征工程与标准化都放进 Pipeline 并只在训练集拟合。
- 执行偏差：小资金也要考虑滑点与手续费；必要时使用简化TWAP/VWAP。
- 安全与合规：先模拟、再小额；不同地区与交易品种的监管要求差异大，务必自行核实。
可直接采用的工具清单（入门友好）
- 回测：VectorBT / Backtrader。
- 交易连接：CCXT（加密）。
- 纸上交易：Alpaca / IBKR。
- 验证方法：
sklearn.model_selection.TimeSeriesSplit。 - 稳健性度量：PBO、DSR。
结语
AI量化不是“更聪明的预测”这么简单，而是“从数据到执行”的工程化系统。把验证方法、风险管理与执行质量打牢，AI 才是“如虎添翼”的增益层。入门阶段，建议严格遵循时间序列交叉验证、做足纸上交易与风控演练，再逐步引入更复杂的模型与多资产组合。
