量化交易中的推荐系统是为策略工程师或实盘系统推荐信号组合、参数配置等，本质是策略层面的个性化决策支持，需融合金融逻辑、数据工程与机器学习。
量化交易中构建推荐系统，不是给用户“推荐股票”，而是为策略工程师或实盘系统推荐更优的信号组合、参数配置、因子暴露或对冲标的。它本质是“策略层面的个性化决策支持”，需融合金融逻辑、数据工程与机器学习。下面给出可落地的完整流程。
明确推荐目标与场景定义
先拒绝泛泛而谈“推荐好股票”。必须锁定具体任务，例如：
- 在多因子选股池中，为不同风险预算的账户推荐适配的子集（如：低波动账户→高信息比率+低残差波动率的因子组合）
- 实盘中，当主策略触发止损时，自动推荐替代性对冲工具（股指期货/行业ETF/期权组合）
- 回测平台里，根据用户历史策略偏好（如偏爱动量类、厌恶换手），推荐待测试的新因子或参数区间
目标清晰后，才能定义输入（用户画像/市场状态/策略表现）、输出（推荐项及置信度）和评估口径（推荐命中率、资金利用率提升、最大回撤改善等）。
构建策略级特征体系
不同于电商推荐用用户点击行为，量化推荐的核心特征来自策略生命周期数据：
- 策略画像特征：年化收益、夏普、胜率、平均持仓周期、行业集中度、Beta暴露、IC均值与衰减速度
- 环境感知特征：当前市场波动率（VIX或沪深300波动率）、风格轮动信号（成长/价值比值斜率）、流动性指标（全市场换手率分位数）
- 交互反馈特征：某因子在该账户历史中使用后的实际IR、推荐后是否被采纳、采纳后3日超额收益偏差
注意：所有特征必须可实时计算或T+1生成，避免引入未来信息。例如“过去20日IC”可用滚动窗口，“下月预测波动率”则不可用。
选择匹配的推荐建模方法
不追求模型复杂度，而看是否契合金融场景的可解释性与稳定性需求：
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- 基于规则+相似度的混合推荐：适合冷启动或强逻辑约束场景。例如——若当前市场处于“高波动+低利率”状态，且用户历史偏好低换手策略，则从策略库中筛选“波动率过滤+持有期≥5日”的策略，并按近3个月同类市场下的胜率排序
- 双塔模型（Two-Tower）：分别编码“策略向量”和“市场+用户向量”，再计算内积打分。好处是策略库可离线编码，线上仅需快速检索，适合实盘毫秒级响应
- 上下文Bandit框架：当推荐动作会直接影响后续状态（如推荐某对冲工具后，账户Delta变化），用LinUCB等算法平衡探索与利用，持续优化推荐策略
慎用黑箱深度模型（如纯Transformer序列推荐）。除非能提供归因热力图（如“本次推荐因子A，主要因近期其与小盘股相关性突增”），否则难以通过风控审核。
部署闭环与效果验证
推荐系统上线≠结束，关键在形成“推荐→执行→反馈→迭代”闭环：
- 在实盘指令流中嵌入推荐模块：例如下单前弹出“当前建议加入中证1000股指期货空单，对冲风格暴露，预计降低组合Beta 0.15”
- 记录每次推荐的上下文、用户是否采纳、采纳后N日的关键绩效变化（如跟踪误差缩小幅度、尾部风险下降）
- 每月用A/B测试评估：对照组用默认策略，实验组接受推荐干预，对比夏普比率、客户留存率（对资管产品）、策略调用频次等业务指标
初期推荐准确率可能仅60%–70%，但只要能稳定提升组合稳健性或降低人工调参工作量，就具备真实价值。
基本上就这些。核心不是技术多新，而是每一步都锚定在“策略有效性”和“人机协同效率”上。推荐系统在量化里不是锦上添花，而是把经验沉淀为可复用、可验证、可进化的决策基础设施。
