量化四大邪术之一：般若波罗蜜

作者：量化君也

题图：量化君也微信公众号

网络相传亚洲有四大邪术，日本化妆，韩国整容，泰国变X，Z国PS。

这些都是让人在颜值上看起来很美，类似地，在量化交易领域，也有四大邪术能让净值曲线看起来很美，今儿个来说量化四大邪术当中的第一个，也可能是大伙儿听到的最多的一个，它就是"未来函数"，后面三个下期接着唠～

未来函数之前

未来函数之后

带未来函数的那条净值曲线美不美？要是有骗子用这种净值曲线去卖策略割韭菜，可能有不少不懂行的萌新上当受骗吧～

"未来函数"，顾名思义，就是在量化研究和策略回测当中，使用了当前时间点还没有发生的数据，引入了未来的信息去决定当前的交易信号。

这就相当于至尊宝举起月光宝盒，大喊"般若波罗蜜"，时光倒流，带着已知，穿越回去，挽救爱情，而金融的实盘行情当中，没有这种神奇外挂，也无法给你未来的信息。所以啊，有未来函数的策略，回测看起来像《安乐传》当中的迪丽热巴，实盘起来就成了《黑悟空》里面的金池长老。

刚才说的都是抽象的概念，接下来我举一个实打实的例子，并且这个带未来函数的策略，还可以"巧妙"地通过量化平台的防未来检验。

这是之前群友发的一个圣杯策略，据说是非常牛逼，拿策略源码一回测，哦豁，这TM真的是小母牛坐火箭，牛逼上天了啊！！！

回测从2014年开始，近10年的累计收益率是8359157.97%，年化收益率是198.49%，夏普为6.297，好嘛，10年8万多倍，每年翻2番，什么西蒙斯、巴菲特、索罗斯，仨人捆一块儿都不是对手，在这个“圣杯”面前都是渣渣。

这么逆天的收益曲线，以我多年踩坑的直觉，肯定是有猫腻啊，二话不说，先在原来策略基础上打开防未来函数功能，在回测设置部分加入以下代码。

# 打开防未来函数功能
set_option("avoid_future_data", True)

设置avoid_future_data为True，表示开启防未来函数功能，也就是在回测当中，使用包含时间参数的官方API去获取数据时，如果获取了当前日期之后的数据，程序则会抛出异常，无法正常回测。

重新回测后，绩效还是纹丝不动，还是10年83591倍，每年翻2番，真正的猫腻还是要耐下心来细细读代码才能发现的。

通读下来，这个"圣杯"就是一个单因子策略，大致分3步走：

（1）每5个交易日交易一次，以创业板指成分股为基础股票池，剔除停牌无法交易的股票，形成当次的可交易股票池。

（2）在可交易股票池中，以Zura Kakushadze大神《101 Formulaic Alphas》论文中的第101号因子当前值作为选股因子，数值从大到小排序，选出其中数值最大的前10支股票。

（3）对于这10支股票，等权买入，不在此列的持仓则卖出，在此列的持仓则需要重新恢复到等权。

这个策略中的"第101号因子当前值"就是带有未来函数的了，但是很“巧妙”地绕开了avoid_future_data的检查机制，下面细说。

avoid_future_data一般用来防止当天使用当天之后的数据，但是如果当天使用当天的数据呢，就不会抛出未来函数异常（至少这个策略没有），就可以正常回测。虽然是当天调用当天数据，但却是开盘时就获得了这一天的涨跌幅信息，具体情况往下看。

def get_stock_factor_values(date):
    no = '101'
    cmd = 'alpha_'+no+'(date, g.all_stocks)'
    df = eval(cmd)
    df = df.sort_values(ascending=False)
    return df

today = str(context.current_dt)[0:10]
df = get_stock_factor_values(today)

获取因子数据时，使用的是当天的日期，而这个alpha_101因子的计算式子是：(收盘价 - 开盘价) / ((最高价 - 最低价) + 0.001)。

“收盘价 - 开盘价”是日线Bar中实体的长度，“最高价 - 最低价”是整个日线Bar的长度，“0.001”是防止分母为0，简单来说，这个因子就是衡量实体占整个Bar的比例，数值越大，占比越高。

那什么时候数值最大呢？如果分母里面没有那个0.001，那光头光脚的阳线数值最大，只要不是一字板，那么这个因子的数值都是1.0。但现在是有了0.001，那就是涨幅越大的光头光脚阳线的因子数值越大，举个极端的例子。

假设close - open = high - low = 0.001，则alpha_101 = 0.5；

假设close - open = high - low = 1.0，则alpha_101 = 0.999。

看到了没，这个策略相当于在开盘时就选中了今天涨幅最大的股票进行买入，变相地会卖出今天涨幅“不如意”的股票，并且策略当中是使用order_target和order_target_value函数进行交易，默认是按照开盘价成交的，这妥妥明确地吃到一整天肥美的涨幅。

那咱就把获取因子的数据调整到上一个交易日，重新回测一遍，你瞧，原形毕露了吧，10年累计收益-78.13%，年化收益-13.87%，连基准指数都没有跑过，怎一个惨字了得！

date = str(context.previous_date)[0:10]
df = get_stock_factor_values(date)

看到了吧，即使这个量化策略持仓周期是5天，只有1天的未来信息，但也可以带来巨大的虚假繁荣，一旦未来函数被揪出来，圣杯的光芒就会迅速地黯然褪去，如果不想中"未来函数"的邪，可以看一下之前的避坑贴《答应我，在量化策略回测里，避开未来函数这4个坑》。

最后想说的是，即使现在量化平台越来越完善，有很多功能防止用户出错，但只要是人设计的系统，总会有不完美的地方，就怕别有用心的人会利用这些漏洞和缺陷，钻未来函数的空子，构建出漂亮的“庞氏曲线”割韭菜。

人生在世，可要长点儿心呐，别中了这种邪，上了这种当~

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