那么接下來就是一個推進分析，推進分析相當是做一個樣本，樣本是動態(tài)的。那么這是一個例子，我們?nèi)?9年到02年數(shù)據(jù)的表現(xiàn)，如果表現(xiàn)可以的話，我們一年一年往前推，參數(shù)是一個漸近性的表現(xiàn)，這也是做系統(tǒng)測試的一個模式。

整個系統(tǒng)進行推進式分析的話，會產(chǎn)生一個指標，會有兩種算法，一種是遺傳的算法，一種是窮舉的算法，算法推下來會產(chǎn)生兩種模式，一種是定錨的一種是不定錨的，有些穩(wěn)定性強適應性強的策略會通過這個測試。

另外在策略做好以后比如說在指數(shù)上做一個策略，我們會把這個策略放在不同的周期進行一個檢驗。比如說我們做一個銅的策略，放在15分鐘周期上去測試，那么它的表現(xiàn)是很好的，那么放在30分鐘測試到底是什么結果呢？在不同的周期上會產(chǎn)生不同的表現(xiàn)，這個測試的目的是為了體現(xiàn)交易的邏輯是站得住腳的，而且是一個適應性比較強的策略，也是我們測試的一個指標，這是商品的在不同周期上的測試結果，在鋅上面測試也是這樣一個表現(xiàn)。

剛才介紹的這些指標我們要進行打分，首先是系統(tǒng)要盡量的簡單不要搞得太復雜，因為將極端行情把它提出來進行優(yōu)化，你的資產(chǎn)曲線是非常的漂亮，但是這根本是站不住腳的。在實盤行情中，極端行情很多年都遇不到一次，而且你遇到的也不一定是所有指標都能達到一個進場的要求，因此我們在簡單性這塊也是控制比較多的，首先它的參數(shù)不能太多，太多就有優(yōu)化的嫌疑，最多的參數(shù)也不能超過6個。在參數(shù)盡量簡單的同時，我們看這一套邏輯在不同的品種、周期上至少做到不虧錢的狀態(tài)，那么它的邏輯至少在市場上是站得住腳的。那么我們會拿一個波動性強的品種或者類似波動的品種對它進行一個測試，周期也是一樣的，至少不虧錢，比如說拿指數(shù)的策略放在大豆或者豆粕類的品種上面肯定是要虧錢的，這個我們在測試方面也會注意這個東西。另外一個是參數(shù)的敏感性，我們再舉個簡單的例子，當然這是個例子并不是那么簡單，如果我們用5天均線做一下很漂亮，那么我們用6天均線就垮掉了，那么這個參數(shù)敏感性根本通不過，所以說我們會用參數(shù)敏感性進行評估這個策略。第三個是盈利分布，這個我們剛才強調(diào)了，總的盈利除以平均盈虧比，大于等于2，另外一個很重要的是盈利月份占比，比如說我這套策略做一年，保證這一年里7到8個月要是賺錢的，否則連續(xù)不賺錢客戶是受不了的，他會覺得你的盈利是不是有問題，他會把賬戶撤走，他撤走可能會小虧，但是小虧對我們來說也是不合理的，客戶只要走就是不合理的，所以每個月幫他賺一點點錢，他沒虧錢，就會抱著一些希望，守在后面等你守一波行情出來，如果一年下來連續(xù)5個月他都沒賺到錢，可能第六個月會出一波行情，他走的話可能會埋怨你，他不會認為他自己撤走的時間不對，會覺得你做的不好。那么我們怎么來保證客戶盡量在不撤走的情況下賺一波再走，那么我們就是說需要在我們的系統(tǒng)中一個盈利的月份，至少不能連續(xù)虧損的月份太多，要達到能穩(wěn)下來的一個效果。另外一個是外推測試，樣本外推測試收益不能低于樣本太多，至少樣本外達到它的一半，可能這個策略對未來行情的適應性的概率會大一點。第五個指標是單筆最大風險，相當于這套策略做下來，不能說有一筆很大的風險導致整個虧損受不了，假如前面的交易過程中你做的的很舒服，可能后面一筆就把你前面的利潤給都吞噬掉，那么這樣的策略，我們至少要控制的，這個指標也是很重要的，否則的話你是沒有利潤積累的，我們在測試的過程中對這個指標看的比較重，最大的虧損不會超過3%。另外一個是連續(xù)虧損風險，就是最大資產(chǎn)回撤，賺了錢之后不停的在回去，我們做交易的時候你自己不會覺得，但是客戶心里會感覺很難受，為什么呢？賺錢的時候你會很舒服，虧錢的時候，就是連續(xù)回撤，即使你賺了很多，回撤時間太長，他也會走，那么這塊我們也要控制下，怎么讓客戶的心理能平穩(wěn)的度過去，要與客戶交流一下他的風險偏好，感覺到他的風險偏好是怎么樣的時候，這塊指標就要做一個動態(tài)的調(diào)整。第七就是夏普指數(shù)，大家都很清楚了。還有一個就是橫盤時間，相當于你的資產(chǎn)曲線不再創(chuàng)新高，做交易的人可能都知道，沒有行情是正常的，可能會小虧點，但是客戶會認為怎么賺不到錢呢，那么它的穩(wěn)定性就打折扣了，那要提升他的信心，在橫盤的時候資產(chǎn)曲線稍微賺一點點，也就是說橫盤時間不會太長，可能2個月是客戶的心理極限，我們在做策略的時候可能要做一個控制。還有一個是收益率，這個是關鍵，如果是說沒有收益率，一年賺3%、5%，那么和存定期是沒什么區(qū)別，這是非常重要的一點。那么這個收益率如何保障呢，這個要市場給的，不是說我們的策略能做出來，如果市場不給你機會你是賺不到錢的，我是一直這樣認為的。當然在做策略的時候，我們要保證收益率達到一個標準，拿保證金進去，樣本內(nèi)能做到一倍，但是實盤不一定能做到一倍，測試系統(tǒng)設計要設計這樣一個收益率，這一塊我們還是很重要的。再一個就是收益回撤比，就是你賺的錢和虧的錢的比率，我們設的是8，比如說你給我一個資金過來，當然這個8是很難做到的，我們做那么長時間也就是3到5，當然因為是樣本內(nèi)的測試，可以要做到8，實盤做下來也就是3到5，比如說你給我一個5%的回撤虧損，那么我們收益率給你的預期是25%或者20%，也不可能給你一倍，回撤這么高我們也是做不到的。再一個是開平倉效率，因為你不停的開平倉開平倉，可能你的錢就被交易所賺去了，所以說這個地方可能需要做一個統(tǒng)計，開平倉的效率稍微的提高一點，這也是整個策略的評估的一個指標。

策略怎么管理？策略其實是有風險的。我們做一個策略，風險其實也是蠻大的，這地方可能需要做一些管理。第一個是策略生產(chǎn)之初的時候有一個質(zhì)量的問題，有些很細節(jié)的東西在代碼編制過程中在樣本內(nèi)是發(fā)現(xiàn)不了的，在實盤上會發(fā)現(xiàn)，這個問題我們不考慮，但你這個代碼做出來以后，我首先控制單筆最大虧損，單筆控制完以后，整個的一個策略組合的一個最大虧損我們也會在統(tǒng)計過程中把它統(tǒng)計出來，這個虧損一定要控制好，否則的話很容易打亂計劃。再一個是漲跌停板控制，有些東西是連續(xù)漲跌停，這其實是一個極端風險，并不是說極端風險我們就不去控制，而是說盡量在極端風險出現(xiàn)的時候不會影響交易計劃，那么這一塊主要通過頭寸規(guī)模的控制，來實現(xiàn)這個管理。再一個是資產(chǎn)曲線上的管理，在交易的過程中，賬戶會產(chǎn)生一個資產(chǎn)曲線，怎么做動態(tài)的管理可能需要一些想法。再就是一個流動性的問題，就是說在交易過程中，交易是由交易量來推動的，沒有交易量的話，你整個策略也好，整個盈利也好都會大打折扣。再一個如果說我的規(guī)模上去的話，其實我們測試也知道，測試的時候我們很多人是不會去分析盤口的，我只是按最新價格的買價賣價來做一個統(tǒng)計，最后達到一個很漂亮的資產(chǎn)曲線它就可以過去了，比如說做指數(shù)，100手做交易的用這種模式去測試那么你的滑點肯定會大大超出你的統(tǒng)計范圍，剛才我們也看過了，如果說你的交易成本費用太高的話，你的資產(chǎn)曲線是垮掉的，所以說你用做一手的邏輯的策略去做100手實盤交易是行不通的，這個怎么辦呢？我們可以采取算法交易來解決這方面的問題。再就是操作性風險的問題，因為你做的是自動化交易，需要一些備份，因為網(wǎng)絡或者電源的問題，會導致交易出現(xiàn)異常，你需要注意的是怎么及時合理的處理好。

剛才介紹的是策略的設計和策略的評估，在組合方面如何做策略管理呢？首先，單策略我們需要它的穩(wěn)定性，再一個是策略間的差異性和互補性是我們要考慮的，再一個是策略間的分散性，品種間的低相關性，多品種交易盡量形成一個對沖的效果，再一個是策略模型的風險我們需要做一個評估，還有一個實盤的表現(xiàn)也要做一個管理，再一個是盈利模式的組合管理。

單策略的穩(wěn)定性相當于投資組合的一個基石，如果說單個策略不穩(wěn)的話也談不上組合的穩(wěn)定性，所以說只有單個策略的穩(wěn)定從而保證它的穩(wěn)定性，那么它的交易，這么多策略組合下來，才有可能形成整個交易的穩(wěn)定。單個策略的穩(wěn)定，首先就是交易要有邏輯性，要合理，不是說你憑空想象或者是根據(jù)你市場樣本內(nèi)的一個趨勢去人為的設計一些東西，因為你不合邏輯的事情，你即使測試效果很好，做了很好的一個策略出來，可能我們也不敢去用。第二個是普適性，相當于說你在這個品種上可以做，那么在其他品種上也可以做。再一個就是參數(shù)不能過度優(yōu)化，因為策略是面對未來的行情，我們是不知道的，如果你在上面三點達到要求的話，至少適應未來行情的干預會大一點，那么在策略的異構性和互補性上我們追求的是這幾種，整個策略的邏輯，一個是通道的一個是突破的一個是反轉(zhuǎn)的一個是形態(tài)的，其實你的思想出發(fā)點是不一樣的，因此策略形成的是異構的。這個是思想上的，在整個周期上我們會分散，多周期的去做一個輪動，1分鐘5分鐘30分鐘，整個周期分散的話也會達到異構的效果。這樣就是說你的策略盡量不要相關性太高，因為相關性太高的話可能會造成系統(tǒng)性風險，就像我們做交易不能說我們用哪一套策略去做，你所有的交易只能靠它一個來做，這個垮掉的話，你的交易就垮掉了，其實風險是很高的，所以我們盡量分散，分散在不同的低相關性，比如說分散在十個人在做可能比一個人做風險性更低一點，一個人做盈利可能會更高，但是波動會更大，十個人去做，因為思想不一樣，那么資產(chǎn)曲線盡量的波動會小一點，可能盈利會打點折扣，我們并不是絕對的追求盈利，我們需要一個組合的效果，因此策略低相關性是非常重要的。

策略間的分散性，對于一個穩(wěn)定的組合來說，你的入場點和出場點盡可能分散，因為分散的效果會導致相關性會低，我們的分散有好幾種，比如你時間的分散、幅度的分散、因為入場時間和進場時間、入場幅度和出場幅度分散的話會形成一個整個交易組合的低相關性。還有就是品種間的對沖性，整個市場上波動是由漲跌形成的，漲跌在不同的品種間會形成有效的對沖，那么達到最高盈利的時候產(chǎn)生系統(tǒng)性行情的時候，如果系統(tǒng)性上漲或者系統(tǒng)性下跌，那么整個盈利狀況是可觀的，整個會形成一個疊加的效果，但是市場80%是做震蕩，震蕩的時候有漲有跌，形成一個有效的、相當于買漲賣跌的模式，這樣的話會導致你的資產(chǎn)曲線很平滑，不會產(chǎn)生太大的波動性，那么在系統(tǒng)性行情出來的時候，至少說你可以很好的抓住。在整個交易過程中，我們也知道，用歷史的數(shù)據(jù)去做未來的事情本來就是有風險的，那么在風險的交易過程中我們怎么控制最終的風險呢？我們理財賬戶也好，我們管理的賬戶也好，都會有一個風控閥值，比如說賬戶給我們最大風險控制是20%，那么我們怎么做一個風險的控制呢？可能我們要做一個預警，15%做一些什么措施，20%就停掉了做不下去了，這個就是我們最后的風控結果。那么我們評估策略或組合的時候，最簡單有效的指標是歷史最大回撤，因為歷史的最大回撤我們邏輯做下來可能會有最大的風險，而且我們是用歷史數(shù)據(jù)做模型的，所以說這個指標是非常有效的，至少我們最大風險要控制在歷史最大的一個百分比里面，就是說控制完以后我們在配置組合的時候至少要把風險回撤要控制好。另外的話組合最大回撤的影響力來決定策略能否上線或者下線，在實盤過程中要有一個實時的監(jiān)測，我們應該做到實際的表現(xiàn)和你模型的表現(xiàn)差距大概有多大，而且在倉位控制的過程中我們也會有一個標準的調(diào)整過程，那么在整個實盤策略的管理過程當中形成策略的壓力測試等剛才介紹的一套邏輯就形成了我們最終的實盤交易。我們整個組合的思想就是邏輯交易、價差交易、套利交易，高頻交易暫時還沒有涉及，流動性和波動性就是我們基于的邏輯。

這是2009年做的一個實盤。

這是做指數(shù)的時候。

這是我們在申萬做的實盤。