比起策略本身，更为重要的是甄别策略的能力

NO：01

你能想到的，别人也有可能想到。那些你认为是秘密的策略，可能别人早就知道了。一个策略的真正价值和值得保密的地方，是通过长期对市场的观察，总结出来的经验，并结合当前市场状态，对策略的驾驭和改进，而不是策略本身。

相信各位宽客都会碰到这个问题，面对各种各样的交易策略，心里会产生许多顾虑，不知道哪些策略是真实的或者是好的？如果在无法判定相应的量化交易策略好坏的前提下，就直接进行实盘交易，就算是实现了策略的无人值守，也是风险极大的。

NO：02

除了策略研究、策略开发、策略调试，更为重要的一个步骤，是通过科学测试，识别貌似可行的策略及其陷阱。

如果有人告诉你，他的策略能在短时间内资金翻倍，那你就要为他的策略先打个折扣。但是如果对方又能拿出非常漂亮的测试结果，这就需要你有慧眼识真的甄别能力了。这种甄别能力需要我们从不同的角度，去评价这个策略在历史数据中的表现，来判断策略在未来时间的可行性。

NO：03

很多人在选择策略时，只关注测试曲线是否平稳，年化收益率高不高，胜率高不高。这不是很正确，如果一个策略的回测曲线过于平均，可能会有刻意优化的成分在里面。给大家看两张图。以你的经验来看，你觉得以下两个策略哪个是好的。

（图一）

（图二）

除了高频策略，再好的策略不可能适应所有的行情。如果你了解量化的原理，图二中的策略很明显，有刻意拟合的嫌疑，因为从曲线上看，根本判别不出该策略有不适应行情的时候。

NO：04

如果一项策略近期正在亏钱，它就正在经历挫跌。时刻 t 的挫跌被定义为：当前净值与 t 时刻或之前的净值曲线最大值之差。“ 最大挫跌 ” 是净值曲线最大值与之后的净值曲线最小值之差。净值的最大值又被称为 “ 高水位线 ” 。如下图：

“ 最长挫跌期 ” 是指净值重返亏损前的水平所花费的最长时间。探究这个问题的意义在于搞清楚：在量化交易清盘或策略结束之前，你能承受多深和多久的挫跌？是 20% 和 3 个月，还是 10% 和 1 个月？

NO：05

策略信号的执行方式有好几种。如果采用出信号立即下单模式，胜率高、收益率高、回测时资金曲线完美，看似是最好的方式。但是此信号执行方式的模型，在回测时没有计算出现信号之日的信号反复和价格真空。

而这种信号反复造成的滑点亏损可能最终要高于收益，所以这种信号方式的模型几乎没有使用价值，仅供欣赏而已。

如果采用 K 线走完后下单，胜率不高，因为市场性质决定、收益率高低则是策略决定。模型回测时资金曲线不可能完美。在这两种信号执行方式之中，这个看似不是最好的方式，确是真正有实用价值的信号执行方式。

NO：06

关于胜率，不同的策略有不同要求。如果一个策略的胜率高于 60% 之上、更多的是 “ 事后诸葛亮 ” 模型，即完全事后优化的模型，这种模型无论采取哪种信号执行方式，都没有实用价值，是伪科学的量化模型。

很多没有真正理解程序化量化原理的人、就会选择这种模型使用，最终会亏死在这种模型之中。大部分真正有实用价值的模型、胜率是很低的。胜率在 20%-40% 的模型才是正常的模型，这是由于市场性质所决定的。

NO：07

一般来说，风险和收益是成正比的。这意味着当一个策略在收益率上傲视群雄，高歌猛进的时候，其风光的背后可能隐藏着还未爆发的风险。当净值下跌50%以后，就需要上涨100%（相当于两倍跌幅）才能回本，因此对于风险的考量是非常重要的部分。

对于中线交易者，年化收益率与最大回撤的比值，大于 4 为优良，大于 5 为具备投资价值。举个例子，你资金曲线的回测为 5%，那么最终的净盈利为25%。短线要就求更高了，大于 7 为优良，大于 10 为具备投资价值。现实中，很多经验丰富的投资者愿意为了降低风险牺牲一部分收益，在这种情况下，经过风险调整后的收益更具有参考价值。

NO：08

最重要的一点：深刻认识盈亏同源。说了这么多，我觉得无论对于投资者还是交易者而言，以上对量化交易策略优劣的快速评价方法应该都是很有启发的。

但是在这里还想特别强调一个事情，即天下没有完美的策略。如果一个策略，从整体来看是赚钱的并且你打算使用，你就要忍受他的缺点，如果你无法忍受缺点，那你就不要用这个策略。

NO：09

任何一个策略，都无法做到百分之百盈利，亏损是策略的一个不可分割的部分。用更为通俗的话来说，你的盈利和你的亏损的本源是一致的，这同样的本源带来了收益也同时带来了亏损，如果你试图躲开亏损，那你必然也同时躲开了盈利。

只有正确深刻地认识到这一点，你才有可能以正确的态度面对策略中的亏损、正确的评估最大挫跌和最长挫跌自己是否可以忍受，只有正确地认识了亏损，你才有可能稳定和持续地盈利。