量化对冲基金会亏损吗？
做过量化，也做过统计，现在做算法。 这个问题我经历过两次，一次是刚入行的时候，给某国际著名量化集团做测试，用了他们提供的数据，做了几套策略，结果无一例外全部亏钱；第二次就是今年，给另一家著名量化公司做测试，也同样用他们提供的数据，做了一个策略，结果也是亏了。虽然规模太小（一个策略最大回撤50%，规模放大到100万，回撤应该在7-8%之间），但是过程还是一样的惨。不过这次有惊无险，亏的比较少。所以总结起来那就是：测试策略会亏钱，但测试策略的能力指标却都是正向的。 为什么会这样呢？我认为原因在于测试的策略本身可能没有问题，问题出在我方提供的历史数据上。如果我把策略放到真实的历史行情中去，是否还能赚点钱呢？应该可以，但是肯定会很难受，赚的不多，回撤很大。因为策略本身不具备预测能力。 如果我用同样的方法，放同样的时间周期，再拿同一组历史数据去做测试，那么结果会不会依然是亏损呢？答案是肯定的。这就涉及到了测试策略的一个核心问题——测试的时间窗口。
假设时间窗口选择正确的话，那么无论我测试多少遍，策略的结果总是会收敛于一个固定的值，而这个值就是策略本身的盈利能力。但是如果时间窗口选择错误的话，那么测试的结果就会像上面那样，一遍又一遍地在同一个地方摔倒。 那怎么才算正确地选择了测试的时间窗口呢？这个我没有定论，需要结合更多的因素来考虑。但我曾经遇到过这样的情况：同一段历史数据，如果我每次选取的开始和结束的时间点是不同的（尽管仅仅差几分钟或者几秒），那么测试的结果竟然是赚钱的！这未免有点太过巧合。所以我后来改变了一下思路，每次选取的时间段长度是一样的，但开始和结束的时间点依然错开，这样测试的结果就总是收敛于盈利了。
因此我想说，如果你根据测试的策略在实盘操作时一直在亏钱，而且你采用的方法又是比较严谨的，比如测试的时间窗口选择的刚刚好，那么很有可能的问题就是，你所使用的数据集本身是不可靠的。