淳中科技开盘能有多板？
去年开始，我一直在研究量化策略，并尝试将之应用于股票、期权等交易品种中。不过，由于精力有限，目前我主要把量化策略的研究和应用集中在期权上。 今年5月份，我利用自己开发的量化策略在BTCUSDT合约上了做了一个实盘测试，在不到2个月的时间里，该策略累计盈利192.8%，最大回撤-5.94%（见下图）。
在今年6月份的一个回答中，我曾详细分享过该策略的研发过程及思路，感兴趣的朋友可以点击《做期权，我总结出了这8条经验》进行阅读。
今天想跟大家分享的，是我近期正在研发的“量价驱动的多因子选股策略”，这个策略基于Python编写，使用pandas和数据挖掘中的各种算法，对沪深A股所有的股票进行实时计算和筛选，每天收盘后会自动生成当日“最强指数”以及对应的“最强标的”。 在我的定义里，“最强指数”指的是某一交易日涨幅最高的指数；而“最强标的”则是当天涨幅最高的前五只个股。我在网上下载了历史上所有交易日沪深300的收益率数据，并运用该策略进行了回测（仅考虑个股涨跌，不考虑调仓平仓等情况）。
在回测区间内，该策略最多可以取得63.76%的年化收益，最少的年度收益也达到了13.29%，且能在不同风格的市场环境下保持良好的适应性。 回测业绩表现如下图所示（已添加仓位参数，每笔交易均按照资金比例加权平均）： 为了进一步验证策略的有效性，我还运用了随机矩阵的方法对策略的参数进行优化，并借助历史数据对策略的预期收益和风险进行了模拟，得到的结论与之前几乎一致。
值得注意的是，策略在调整期间同样可以获得正的收益，这与很多人以为的策略“只赚不赔”的认知有所不同。其实这是因为我在策略中加入了一条“反交易信号”——当策略判断市场即将转向时，无论此前是涨还是跌，都立即反向交易。
以最近的一次成功应用为例，6月22日策略发出买入信号，当日大盘上涨，策略实现正向盈利；6月23日，策略发出卖出信号，当日大盘下跌，策略再次实现正向盈利——通过这种方法，即便是在策略信号发出后的调整期，也可以获得一定的收益。
除了以上，我今天还想要跟大家分享一下我在策略开发过程中的一些心得和经验。
首先，我认为一个好的策略应该具备易读性和可解释性，因此我在策略中尽可能多地引入图形化显示，比如以下这幅图就展示了策略选出的个股和指数在每个交易日的表现情况。 我的策略还引入了资金管理的相关知识，确保每一笔交易都是经过计算的、风险可控的。
其次，我在策略研发中非常注重参数调优的过程，通过大量试错找到最优的组合，保证策略能够在控制风险的前提下最大化收益。最后，我也提醒大家一点，好的策略并不是放之四海皆准的灵丹妙药，它依赖于策略制定者的视野和方法论，所以希望大家能够结合自身的情况，合理借鉴。