CTA策略研发启蒙之路（二）——进阶篇
开篇说明：本专栏下所有内容有4个目的，1是普及行业知识；2是为了吸引对quant感兴趣的目标候选人；3是为了让已加入部门的研究员提前熟悉日常工作内容；4.最重要的，是让客官们发自内心的深刻理解该工种是何等苦逼，何等需要努力或者天赋，从而stay far away from 那些对本行业充满幻想的嘴炮师和神学家。
所谓先天不足后天补，最典型的比如像我自己这种没任何天赋技能的平凡人。如下图，不解释。既有天赋技能又努力的孩子们，来吧，用你们的简历砸死我吧。
盗用下火影的一张图，与内容无关，只是为了说明下这篇帖子所介绍的内容属于右起第二阶段。
之前第一阶段的帖子传送门：CTA研发人员启蒙之路 - CTA策略那些事(招聘贴) - 知乎专栏。在之前这篇帖子里面，主要内容是介绍市面上最常见的各种技术指标和底层代码。当时很多人觉得很low，随便他们怎么想吧，无所谓。
我想说的是其实这种所谓的常见技术指标里面，经过本人实证证明，还是会有少量有价值的特征(或者说因子)，但仅仅只比抛硬币50/50的效果略微好一些而已。如果感兴趣，各位客官可以自己试试。从个人经验来说，很多实盘跑的效果不错的特征都可以从这些基础的技术指标里面得到启发，衍生出一些效果还不错的因子。
很多人会说统计套利，股票，期货，国内外市场都不一样，那么因子肯定没什么共性。在此，个人觉得从机器学习的角度出发，真的是天下武功出一家。有了机器学习，什么市场不一样，策略不一样都无所谓。研究员唯一需要做的，就是轻轻的改变预测目标，妈妈就再也不用担心我的学习了（老板就再也不用担心我出不了成果了）。当然，这里面很多很多细节，不同的策略的处理细节有非常非常大的区别，在此就不展开了。走到行业深处，自然还是细节处理决定成败。
7点了，有点累，先拉2个链接，懂行的人自然懂，下次有时间再补上后续内容。
1. Worldquant公布的101个alpha，传送门：
http://papers.ssrn.com/sol3/Papers.cfm?abstract_id=2701346
2. 最新的一些因子研究：
