我的量化系统总是被单纯买入 TQQQ 击败……
作者复杂的 AI 量化系统未能跑赢简单定投 TQQQ,现寻求缓解其巨大回撤的方法。
- TQQQ 的长期收益极其强劲,以至于即使是先进的对抗性 AI 量化系统也无法通过简单定投策略产生超额收益。
- TQQQ 面临极端波动和毁灭性的回撤(如 -80%),如果没有稳健的对冲或择时策略,持有它将非常困难。
我花了几个月构建一个AI量化系统。结果被单纯买入TQQQ秒杀。
仅限模拟盘。我用两个AI彼此对抗审校——一个构建策略,另一个试图阻止它。跑了8代:因子、机器学习、杠杆、择时、日内交易、事件驱动。
全部阵亡。每个变得可验证的信号最终证明是贝塔,而不是阿尔法——信息论,硬碰硬。整个系统输给了定投TQQQ。(AI两次抓到了我自己的前视偏差。惭愧。)
我已经放弃在收益上战胜TQQQ。只想在它-80%回撤时亏得更少——少到足以证明我不该单纯买入并离场。但每次择时尝试都滞后于崩盘。
有没有任何稳健的方法,让个人玩家砍掉TQQQ式的回撤,同时不牺牲上涨潜力?还是说“你做不到,只能降仓位”才是大实话?
全部开源——代码、AI验证流水线、图表。尽情喷我:
你在投射吗?
平心而论,我经常用2-3个单词的句子写作。欧内斯特·海明威也是。查克·帕拉尼克。科马克·麦卡锡。
👍🏻 我在大学英语中学到的最好事情就是把你的写作精简到最简单、最直接的形式。
而且你在波动或长期熊市中仍然会损失80%的仓位
兄弟,你得让医生检查一下
感谢回测,我可能不够坚强去持有这个组合,但当市场重新开启时,把我超级SQQQ的收益再投资到TQQQ可能会感觉很棒!
我已经做过所有这些,花了多年时间尝试同样的方法。然后我转向了QLD,并对自己感到平静,知道可能得不到同样的结果,但我会从任何回撤中恢复过来。
顺便说一句,有2倍每日重置
2倍?1.5倍?两者都存在
正现金流。我永远不需要卖出股票来支付账单。在某个时候,定投(DCA)不会对我的平均股价产生有意义的影响。从2021年12月到2024年12月只是更多时间以便宜价格收集更多股票。没有真正的损失。
你搞错了。只有在tqqq低的时候买入,高的时候卖出。试试看!
这叫从银行贷款。
2倍?1.5倍?两者都存在。
这是README的阅读,而非代码审计——所以下方所有内容都是对该仓库声称自身的评估,需谨慎对待。话虽如此,它是一件异常诚实的作品,而诚实也正是最有趣的夸大其词藏身之处。
真正强大的部分
验证框架是真正的贡献,他们这么说没错。下一根K线成交(信号t → 成交t+1)、样本外加上最终保留样本、成本与换手率核算、预先注册的终止条件,以及自建的与SPY相关系数为0.998的无生存偏差标普500指数——这比大多数散户甚至相当数量的已发布量化策略都更严谨。对抗性审查两次发现了他们自己的前视偏差,而盘中ORB/VWAP/RVOL“阿尔法”在偏差修复后立即消失,这个细节表明框架确实有效。大多数人从没发现那些偏差,因为他们根本没找;找到它们并公布尸体,恰恰与通常的选择性偏差相反。
将TQQQ(原始收益的对照)与SPY/QQQ(风险调整后的基准)分开也是正确的,而且很少有人这么做。−18%的最大回撤对比TQQQ的−80%,这是生存核心“获胜”的唯一诚实轴心,他们也这么说了。
框架超出证据之处
那句口号——“一旦信号变得可验证,它就变成了贝塔/因子,而不是阿尔法(信息论,在实践中)”——在修辞上很干净,但如其所言并不成立。对你在自己样本外可验证,与公开已知并被套利消除不是一回事。没有任何信息论定理能把可验证性变成贝塔。更站得住脚的版本更为狭隘:一个独立研究者利用免费/廉价数据,通过标准因子和趋势构建出的信号往往已被定价。这是真实且有充分依据的论断,但它说的是他们的搜索空间,而非可验证性本身。
“8个世代,全部被拒”这个分母不如README顶部暗示的那么有力。那八个世代大多是穿越同一常规地形的相关路径——截面因子、趋势、杠杆、波动率风险溢价、反转、事件漂移——运行在一个单一2016–2026牛市之上,只有一次新冠V型反转,没有互联网泡沫或2008年。在一个制度中跨越八个相关的传统方法未发现阿尔法,对有限范围的论断是强证据,对普适性论断则是弱证据。值得肯定的是,README底部退回到了精确的有限范围论断(“范围条件……并非普适论断”,与SPIVA一致)。所以真正的问题是内在张力:醒目的标题断言的内容比谨慎的脚注愿意捍卫的更多。
“动态择时 = 被拒,−113%p,4战4败,滞后信号墙”是一个强有力、可证伪的结果——但它在措辞隐藏的方式上依赖于制度条件。在一个低波动、缓慢攀升的牛市中,任何防御性叠加都会因构造方式而滞后并造成成本。那不是关于择时的定律;只是在这个特定样本中择时的样子。“墙”部分就是制度本身。
我希望看到一个数字的一件事
“避开不良申报”的8-K幸存者是最有趣的具体发现,且与已知的不对称性一致:负面信息融入更慢(做空限制、注意力效应)。但“幸存”需要证据:样本外效应大小、t统计量、成本后、换手率,以及关键的是,它是否只是伪装成低质量/空头筛选——即又是贝塔。没有这些,它只是一个与定量工具并存的定性论断。
底线
认识论优于结论。作为一个验证操作系统和负面结果记录,它可信且比大多数声称相反的仓库更有价值。作为一个“没有简单的独立阿尔法”的论证,它挣得了有限范围版本,并借用了普适版本的信誉。品牌仪式(PRAMANA / PYTHIA / council.sh / adversarial Codex)与框架是否健全正交——但围绕一无所获的搜索进行繁重的仪式,至少让人对努力与信号比抬起眉毛。
如果你愿意,我可以克隆它并实际审计验证框架——特别是下一根K线逻辑和PIT(逐点时间)股票池构建是否无泄漏,以及8-K幸存者是否成立——而不是相信README对自己严谨性的说辞。那才是值得直接验证的部分。
AI回复AI lol

r/letfs