重新来过，再起征程。

股海明灯

小伙，看得出来你是花了很多功夫研究的。我说说自己的看法，供参考。
单就回测的结果看， 这个策略是非常不错的。假设以后该策略的表现一致，那么任何时候介入都可以。为防止意外，适当分散一下到其它。
下面说说问题：
策略的实际效果和回测之间往往差距巨大。回测效果好的，实际效果不一定好。具体不清楚你的策略是怎么得到的。一个常见的错误是策略中隐藏着某种未来函数。这就像一个人能预知未来涨跌，那他自然能避凶趋吉，获得高回报。
比如如果策略是通过算法训练得到的，那么要避免训练数据集和检验（回测）数据集之间有时间上的重叠。凡是时间上有重叠的，尽管你的训练集和回测集的品种不同，得出的策略中都隐含着未来函数。因为不同品种走势之间有时间上的相关性。往往是强的时候大家都强，弱的时候一起弱。
如果你只是通过自己的经验，得出的一个策略，再通过历史数据回测，那这个策略里其实也隐藏着未来函数。因为你的经验是通过历史股票的表现来归纳总结的，再用它来回测历史数据，策略的得出和回测之间有时间重叠。这就是为什么我们分析过往的行情的时候头头是道，但一实战就翻车。
如何在策略中避免出现隐藏未来函数？如果通过算法训练得到策略，则训练和检验数据集不能有时间上的重叠。如果是自己拍脑袋想的，那么很遗憾，无法避免。

股海明灯

尽管策略中隐含的未来函数很难避免， 并不代表策略就没有用。策略是基于历史经验的总结，肯定是有意义的，只是不要被回测的结果迷惑。
回撤大不可怕，关键是不能使用杠杆。不融资的情况下，回撤再大，总会涨回来的，时间长短而已，关键是你要能等得起。这点对于专职炒股的人来说很难，但是这是没办法的事。所以最好是有足够的资金积累之后再专职炒股，这样抗压能力更强。
还有一点我无法理解，为什么同时做多和做空呢？这不是互相矛盾吗？各个品种走势之间是有相关性的，看好市场就该做多，看跌就做空。如果只是想降低看错的风险，不如把仓位降低，这样更保险。

重来

股海明灯 发表于 2026-4-20 04:01
尽管策略中隐含的未来函数很难避免， 并不代表策略就没有用。策略是基于历史经验的总结，肯定是有意义的， ...

1.我没有明白你说的训练和检验数据集有时间上的重叠是什么意思，但是我这个策略不存在未来函数，收益曲线如果说有水分，也是偶尔的滑点，但绝大部分99%的交易是没有滑点的，因为这个是ETF，一般出现买卖点的时候不会跳档，毕竟我用的行情是LV2行情，不是3秒一次的行情，而是实时成交的行情，就算用3秒一次的行情，滑点也不算多，我说这个的意思，这个回测曲线图水分不大；
2.香港证券ETF是用这个策略回测最好的，所以看着这个曲线图很亮眼，但是为了防止策略失效，所以把资金分散到了不同的ETF上，其它ETF回测的收益远没有香港证券多，但都能到年化20%以上；
3.有的人可能会质疑，如果是这样，我不是应该赚翻了？这正是我困惑的地方，把利润搞丢的几个原因：a.分散跟踪ETF；b.不可能从最低点跟踪；可能从半路开始跟踪；c.刚开始仓位不敢上，等有利润了，敢上仓位了，结果可能赶上回撤期；d.有一部分不能始终如一的跟踪，跟踪半路跟丢了；e.做空丢失了大部分利润
4.说这些，还是想说明的是策略没问题，有问题的是人，虽然是量化，但操作量化开关的还是人，人是有思想的，不是机器，
5.同时做多和做空这个问题，其实我是判断不了多空的，理论上没有主观判断，策略本身就包含了多空，理论上股市再怎么跌，策略最大回撤也是历史回测的最大回撤，最大回撤大致是指数下跌的一半，有的多些，有的少些而已，因为指数不可能一直跌没有反弹，只要有反弹，就会弥补一部分回撤，如果是真熊市，策略资金曲线不会创新高，而是一直在一个区间震荡，在资金最高点到回撤20%之间震荡，一但趋势扭转，资金会很快创新高；
6.最终还是难在了人性这一关，比如现在，把利润搞丢了，没有了底气，这个时候更容易胡乱操作，越陷越深；
7.就拿香港证券ETF，我是去年5月27日开户的，也就是大概这个时间开始跟踪香港证券ETF的，最初资金10W，后来在高位慢慢加仓，从去年8月份开始这个ETF就一直下跌，但是这个ETF赚的钱是最多的，几乎接近最高位时候的利润，回测也差不多一致，我的意思回测和实盘基本是一致的，而且就这个ETF和中概互联ETF、港股创新药ETF保持了一致性的跟踪，没有跟丢，但中概互联跟踪的比较晚，这个ETF是不赚钱的，但是保持了和回测一致性；说这个的意思还是想说明策略没有问题，如果在今后策略还是一如既往的有效，我也能保持一直跟踪下去，那是可以获利的，关键还是人性，贪嗔痴慢疑；
8.其实我的策略只有在牛市才赚钱，牛市的时候可以基本上跟上指数的涨幅，熊市的时候可以规避一半以上的下跌，策略的好处就是不用去判断现在是牛市还是熊市；这也是我要开发做空策略的原因；

司机

其实我的策略只有在牛市才赚钱，牛市的时候可以基本上跟上指数的涨幅，熊市的时候可以规避一半以上的下跌，策略的好处就是不用去判断现在是牛市还是熊市；这也是我要开发做空策略的原因；



你的历史回测，是年化？用多长时间回测年化？如果是这样，是不是说单独拿出来一年说事儿，单独的一年可以是赔钱的？

司机

重来 发表于 2026-4-20 16:16
1.我没有明白你说的训练和检验数据集有时间上的重叠是什么意思，但是我这个策略不存在未来函数，收益曲线 ...

我不懂你这些策略的含义。但我大概能理解它的本质。

如果我上面猜的对的话。{不知道对不对}

1 你的回测有效性，是不是依赖这个品种在整个周期的上涨？

2即便你依赖它整个周期的上涨，也不一定能赚到那些钱。还必须依赖你设定的参数，和在整个周期中，你的参数和这个品种的共振。也就是说，你微调你的参数，可能赚更多钱，也可能少 赚钱。

司机

重来 发表于 2026-4-20 16:16
1.我没有明白你说的训练和检验数据集有时间上的重叠是什么意思，但是我这个策略不存在未来函数，收益曲线 ...

如是，面对将要发生的行情，你的策略需要两点才能赚钱，

1 行情可能需要是牛市，2 恰好你的参数和行情共振。

这两点可以同时是友军，
也可以有一个敌人，一个友军，但友军必须更强大。

司机

重来 发表于 2026-4-20 16:16
1.我没有明白你说的训练和检验数据集有时间上的重叠是什么意思，但是我这个策略不存在未来函数，收益曲线 ...

如果你的参数，真的是我想象的那样子，那它就没有优化的你能力，因为它是在先射箭后画靶， 面对未来，根本没有胜算，是随机的

司机

重来 发表于 2026-4-20 16:16
1.我没有明白你说的训练和检验数据集有时间上的重叠是什么意思，但是我这个策略不存在未来函数，收益曲线 ...

你的策略，可能也是依赖于，历史会重演。

但我说的第二点，根本就不会重演。，也从来没有重演过

股海明灯

>我没有明白你说的训练和检验数据集有时间上的重叠是什么意思

打个比方，我们计划采用某种AI算法来训练一个策略模型。
训练数据集：A股前1000只股票2000 年 到2026的k线数据。
检验数据集：A股后1000只股票2000 年 到2026的k线数据。
这就是引入了未来函数。训练和检验数据集虽然不同，但时间上重叠。
这样很容易就训练出一个高精度的模型，但是实际预测未来的效果并不一定好。

要消除未来函数，可以：
训练数据集：A股所有股票2000 年 到2010的k线数据。
检验数据集：A股所有股票2011 年 到2026的k线数据。
训练和检验数据集时间上分开，没有重叠。这样得出的模型更有意义。

重来

股海明灯 发表于 2026-4-21 04:28
>我没有明白你说的训练和检验数据集有时间上的重叠是什么意思

打个比方，我们计划采用某种AI算法来训练一 ...

我是以指数或者板块指数ETF为标的，我感觉我的策略能够有效的逻辑，是指数不会永远下跌，而且有再涨回来突破新高的时候，这是策略的根基，如果像香港创业板指数，一去不复返，那这个策略做多肯定是赚不了钱，弄的好点就是不赔钱而已；其实类似于一条均线，突破均线做多，跌破均线做空，至于是5日还是10日均线，就是司机提到的参数，我只是举例子说明，我并不是用的均线其实我感觉用均线也可以赚到钱，只不过赚的比我的策略少而已；
你说的未来函数问题，我的策略回测了2018年到现在的数据，2018年和2023年是亏损的，有的指数亏损有的指数赚钱；这个不存在你说的未来函数的问题，数据没有你说的那么长时间的，但也能说明什么了吧；2018年算是熊市，2020年到2021年算是牛市，一个牛熊的回测，到后面2022-2025又一个熊牛循环，策略还是有效的，只不过我做的太差而已