做基础的定量化证券分析，知道现象、过程、结果，有时候都不够。最重要的是，你知道自己这么做，意味着什么。达到这一级，就要求分析者有较为深厚的市场操作经验和交易功底。如果你初入量化大门，看再多金融专业数据也会感受到提升缓慢，最好的办法就是冲到市场里去手工实战，建立对波动的认知，或者从高人嘴里撬出一两个好策略，然后自己深挖。今天我们展示第二种方式，按照成交量来切分K线，构成全新的K线。
为了和大部分交易者要在数据预处理层面拉开一定差距，我们思考了围观层面的博弈情况，我们知道每天的交易时段内，并非每一根K线的含金量都是一样的，在某些成交密集的K线中，价格博弈过度带来的运动过速和转折过速，使得趋势追踪变得更加不容易。
所以，应该给他们这些K线来个慢镜头（你可以想象：跟着我，左手右手一个慢动作……）是不是要非常慢来展现大幅度波动的细节呢，恐怕也不用，按照大家成交量均等的原则，就可以了。
我们使用某日的股指Tick数据，去年股灾之前的股指期货每日大概是32400个数据点，当天一共发生了2044492笔交易，平均到每分钟（当天一共270分钟），得到结果每分钟应该是7572笔交易。此时我们按照每7572笔交易，构成一根K线，生成了全新的270根K线，它与原始K线的差距，在这里可以看到。
蓝线是以前的K线收盘价，红线是重构之后的，看出区别了吗？
其实只有细微的区别：
这种肉眼可变的差距，在实际测试中，肯定会带来新的机会。测试结果是，趋势类技术指标的全参数赢面（某些指标需要剔除掉交易异常的超大参数），平均收益率，都有一定幅度上升。横向对比的收益率曲线图，也显得更加平滑，说明策略对于数据的适应性略有增强。但是这种方法也有问题，未来实际发生的行情中，我们以多大的切分窗口，去控制成交量阈值呢？嗯，需要再想想。
