写在开源之初：
正式开源了 QuantPits，觉得有必要记录一下这套系统从 2024 年 7 月实盘至今（约20个月）的演进过程。
先交个底：我不是量化专业出身，这套系统的核心其实就是给 Qlib 套了一个工程化和业务逻辑的壳。我没有能力去大改底层的数学模型，这20个月的总收益（绝对收益约 29%），更多是靠着系统架构的不断排坑、风控的修补，以及一点点运气熬出来的。
期间经历了各种作死操作，系统也经历了三个比较明显的迭代阶段，这里做个复盘，权当给大家提供一个“反面+正面”的参考。
阶段一：日频的毒打与侥幸存活（2024.07 - 2024.10）
- 系统状态：单一模型，极少持仓（平均不到10只股票）。
- 核心教训：千万别盲目做日频。
刚上线时胆子很大，直接上了日频调仓（作死）。从当时的归因日志来看，系统简直是个“绞肉机”，折算年化换手率高达 6700%。当时的特质选股Alpha是极其惨烈的 -61%。
- 为什么没亏光：这三个月里居然有 54 天净值都在水下，最后能以微弱的正收益（绝对收益 1.88%）扛过来，纯粹是因为那一波大盘的 Beta 暴涨，加上当时买的票碰巧吃到了不少分红，硬生生把手续费和滑点填平了。
阶段二：降频、扩容与试错（2024.10 - 2025.10）
- 系统状态：改为周频，开始慢慢追加实盘资金，扩充持仓数量（从10只慢慢增加到20只左右）。
- 核心动作：认怂与防守。
被日频毒打后，我老老实实改成了周频换手（换手率降到了1300%左右）。这一年是系统最枯燥的测试期，模型风格极其保守（低波动暴露），导致在基准大盘涨了近 18% 的情况下，系统绝对收益只有约 12.5%，跑输了大盘。
- 瞎折腾的插曲：这期间我还试图去改过一次模型结构，虽然没做严密的对照测量，但实盘跑了几天“感觉”非常不对劲，于是赶紧又回滚了过去。非专业选手的直觉救了我一命。不过好消息是，降频后，选股特质Alpha终于转正了。
阶段三：模型融合与当前的挑战（2025.10 - 至今）
- 系统状态：持仓稳定在 20 只左右，引入了多模型融合（Ensemble）。
- 核心成果：去年 10 月大改并上了融合模型后，系统终于稳定了下来。从 2025年10月到2026年2月这五个月，在基准几乎走平的情况下，跑出了 13.2% 的绝对收益，最大回撤控制在了 -5.5% 以内。
- 新的警报（今年前两个月）：虽然今年1-2月拿到了接近 7% 的绝对收益，但通过 QuantPits 的归因系统，我发现模型现在极度偏向“小盘+强动量”风格。这导致了一个致命问题：卖出端的执行滑点变得极其恐怖。单次卖出动作的摩擦损耗（含延迟和滑点）接近 -0.8%。因为股票流动性变差，手动卖出时经常遇到盘口没人的尴尬局面。
总结与未来计划
20 个月实盘走下来，我最大的感触是：对于个人量化而言，能看清自己“怎么亏的钱”和“怎么赚的钱”，比盲目追求高收益重要得多。
这也是我开源 QuantPits 的初衷。虽然它底层只是包装了 Qlib，但外围的这套 归因分析（Performance Attribution） 和 执行摩擦统计（Execution Friction） 模块，是我这20个月实盘踩坑用真金白银换来的心血。它能像镜子一样照出你的系统是在靠真Alpha赚钱，还是在靠运气和Beta赚钱。
目前系统已知的问题和后续 TODO：
- 卖出逻辑优化：动量股卖出滑点太大，需要引入更好的卖出执行策略或提前抢跑机制。
- 测试覆盖严重不足：目前基本靠实盘跑通，缺乏系统的单元测试。
- UI 完善：目前 Dashboard 极其简陋，勉强能看而已。
系统还在 Alpha 阶段，包含各种隐形 Bug。我个人目前依然是手动看单、手动去券商 App 下单（就当是 Human-in-the-loop 风控了）。欢迎各位同好交流探讨，如果有大佬能帮着看一看 Qlib 复杂的依赖问题或者提些 PR，不胜感激！
写在开源之初：
正式开源了
QuantPits，觉得有必要记录一下这套系统从 2024 年 7 月实盘至今（约20个月）的演进过程。先交个底：我不是量化专业出身，这套系统的核心其实就是给 Qlib 套了一个工程化和业务逻辑的壳。我没有能力去大改底层的数学模型，这20个月的总收益（绝对收益约 29%），更多是靠着系统架构的不断排坑、风控的修补，以及一点点运气熬出来的。
期间经历了各种作死操作，系统也经历了三个比较明显的迭代阶段，这里做个复盘，权当给大家提供一个“反面+正面”的参考。
阶段一：日频的毒打与侥幸存活（2024.07 - 2024.10）
刚上线时胆子很大，直接上了日频调仓（作死）。从当时的归因日志来看，系统简直是个“绞肉机”，折算年化换手率高达 6700%。当时的特质选股Alpha是极其惨烈的 -61%。
阶段二：降频、扩容与试错（2024.10 - 2025.10）
被日频毒打后，我老老实实改成了周频换手（换手率降到了1300%左右）。这一年是系统最枯燥的测试期，模型风格极其保守（低波动暴露），导致在基准大盘涨了近 18% 的情况下，系统绝对收益只有约 12.5%，跑输了大盘。
阶段三：模型融合与当前的挑战（2025.10 - 至今）
总结与未来计划
20 个月实盘走下来，我最大的感触是：对于个人量化而言，能看清自己“怎么亏的钱”和“怎么赚的钱”，比盲目追求高收益重要得多。
这也是我开源
QuantPits的初衷。虽然它底层只是包装了 Qlib，但外围的这套 归因分析（Performance Attribution） 和 执行摩擦统计（Execution Friction） 模块，是我这20个月实盘踩坑用真金白银换来的心血。它能像镜子一样照出你的系统是在靠真Alpha赚钱，还是在靠运气和Beta赚钱。目前系统已知的问题和后续 TODO：
系统还在 Alpha 阶段，包含各种隐形 Bug。我个人目前依然是手动看单、手动去券商 App 下单（就当是 Human-in-the-loop 风控了）。欢迎各位同好交流探讨，如果有大佬能帮着看一看 Qlib 复杂的依赖问题或者提些 PR，不胜感激！