标普科技怎么玩儿？
首先强调并不是很懂如何运用这个工具，所以回答可能不是很专业，但是还是希望能为大家提供一些参考。 最近很多回答都是关于量化择时的，所以我以一个债券的例子来跟大家说一下量化的思路（当然其实标普也可以做股票，不过方法都大同小异）。
首先还是要确定目标，比如是年收益10%以上，最大回撤不超过-5%，还是回撤控制在-3%以内然后年化12%等等。然后根据目标确定策略的风格----是选择趋势跟踪还是反向预测或者组合优化等等。 这里我们采用比较简单的例子来进行说明：假设现在有一笔资金，年收益率要求8%，最大回撤不能超过-4%。
第一步：构建策略的框架 这里由于时间关系我们只写策略的框框，具体的方法和细节在后面。 第二步：数据处理 和大多数的量化策略一样，标普也是一个基于历史的数据进行未来预测的策略，因此历史数据的整理非常重要。
一般需要整理的内容包括：日期、标的资产价格、标的资产收益率、基准收益率、标的资产与基准的每日差分等。 第三步：参数估计 这一步我们需要利用历史数据估算出策略的参数，通常有均值恢复概率、冲击温度以及期权定价模型中的系数。
第四步：策略测试 这个就是最终的目的了，利用策略的参数结合历史数据，通过计算得到策略在未来一段时间内的预期收益率和风险。
第五步：策略优化 这里可以引入最优化的原理，对策略的参数进行优化，使其更契合历史数据。 最优化的问题有很多，常用的有梯度下降法、牛顿迭代法和拟牛顿法等等。