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@Ryrenz · 2026-10-12 21:09

🧾 量化圈的宝藏清单，awesome-systematic-trading 把做系统化交易要用的论文、工具和书一次性摊开在你面前。 GitHub 上 1.4 万 star、一千七百多个 fork，光库和软件包就列了 136 个，按语言分类，回测、实盘、指标、风险、定价、数据源各一摊，另外还有 55 本书和 22 个视频资源。 但真正值钱的不是清单，是它那张复现成绩表。自己做量化最耗命的一步是验证：看到一篇说年化多少的论文，想知道到底能不能用，得自己找数据、写代码、跑完整历史，一个策略两三周就过去了，十有八九还是白跑。awesome-systematic-trading 背后把 4843 篇策略论文的整段历史全编码跑了一遍，然后把结果摆出来——中位数夏普比率 0.37，只有 48% 的复现能过 1.96 的 t 统计量门槛，中位数测试窗口 34 年。 还有两个数字特别清醒：中位数策略对标普 500 的贝塔是 +0.17，把这个贝塔剔掉之后，中位数信息比率只剩 0.21；而在 2838 篇发表前后都有记录的论文里，控制市场周期之后并没发现发表后收益有可测量的衰减，误差在每年五分之一个百分点以内。清单里已经停滞、归档或不可用的库也直接标了出来，zipline、backtrader、pyfolio 都在其中。 它还顺手给了个粗略公式：一个策略要证明自己，大概需要（1.96 ÷ 夏普比率）的平方那么多年。 看完这张表，至少不会再觉得照着论文抄一个就能赚钱。 GitHub：https://github.com/paperswithbacktest/awesome-systematic-trading

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