那么接下来就是一个推进分析，推进分析相当是做一个样本，样本是动态的。那么这是一个例子，我们取99年到02年数据的表现，如果表现可以的话，我们一年一年往前推，参数是一个渐近性的表现，这也是做系统测试的一个模式。

整个系统进行推进式分析的话，会产生一个指标，会有两种算法，一种是遗传的算法，一种是穷举的算法，算法推下来会产生两种模式，一种是定锚的一种是不定锚的，有些稳定性强适应性强的策略会通过这个测试。

另外在策略做好以后比如说在指数上做一个策略，我们会把这个策略放在不同的周期进行一个检验。比如说我们做一个铜的策略，放在15分钟周期上去测试，那么它的表现是很好的，那么放在30分钟测试到底是什么结果呢？在不同的周期上会产生不同的表现，这个测试的目的是为了体现交易的逻辑是站得住脚的，而且是一个适应性比较强的策略，也是我们测试的一个指标，这是商品的在不同周期上的测试结果，在锌上面测试也是这样一个表现。

刚才介绍的这些指标我们要进行打分，首先是系统要尽量的简单不要搞得太复杂，因为将极端行情把它提出来进行优化，你的资产曲线是非常的漂亮，但是这根本是站不住脚的。在实盘行情中，极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标都能达到一个进场的要求，因此我们在简单性这块也是控制比较多的，首先它的参数不能太多，太多就有优化的嫌疑，最多的参数也不能超过6个。在参数尽量简单的同时，我们看这一套逻辑在不同的品种、周期上至少做到不亏钱的状态，那么它的逻辑至少在市场上是站得住脚的。那么我们会拿一个波动性强的品种或者类似波动的品种对它进行一个测试，周期也是一样的，至少不亏钱，比如说拿指数的策略放在大豆或者豆粕类的品种上面肯定是要亏钱的，这个我们在测试方面也会注意这个东西。另外一个是参数的敏感性，我们再举个简单的例子，当然这是个例子并不是那么简单，如果我们用5天均线做一下很漂亮，那么我们用6天均线就垮掉了，那么这个参数敏感性根本通不过，所以说我们会用参数敏感性进行评估这个策略。第三个是盈利分布，这个我们刚才强调了，总的盈利除以平均盈亏比，大于等于2，另外一个很重要的是盈利月份占比，比如说我这套策略做一年，保证这一年里7到8个月要是赚钱的，否则连续不赚钱客户是受不了的，他会觉得你的盈利是不是有问题，他会把账户撤走，他撤走可能会小亏，但是小亏对我们来说也是不合理的，客户只要走就是不合理的，所以每个月帮他赚一点点钱，他没亏钱，就会抱着一些希望，守在后面等你守一波行情出来，如果一年下来连续5个月他都没赚到钱，可能第六个月会出一波行情，他走的话可能会埋怨你，他不会认为他自己撤走的时间不对，会觉得你做的不好。那么我们怎么来保证客户尽量在不撤走的情况下赚一波再走，那么我们就是说需要在我们的系统中一个盈利的月份，至少不能连续亏损的月份太多，要达到能稳下来的一个效果。另外一个是外推测试，样本外推测试收益不能低于样本太多，至少样本外达到它的一半，可能这个策略对未来行情的适应性的概率会大一点。第五个指标是单笔最大风险，相当于这套策略做下来，不能说有一笔很大的风险导致整个亏损受不了，假如前面的交易过程中你做的的很舒服，可能后面一笔就把你前面的利润给都吞噬掉，那么这样的策略，我们至少要控制的，这个指标也是很重要的，否则的话你是没有利润积累的，我们在测试的过程中对这个指标看的比较重，最大的亏损不会超过3%。另外一个是连续亏损风险，就是最大资产回撤，赚了钱之后不停的在回去，我们做交易的时候你自己不会觉得，但是客户心里会感觉很难受，为什么呢？赚钱的时候你会很舒服，亏钱的时候，就是连续回撤，即使你赚了很多，回撤时间太长，他也会走，那么这块我们也要控制下，怎么让客户的心理能平稳的度过去，要与客户交流一下他的风险偏好，感觉到他的风险偏好是怎么样的时候，这块指标就要做一个动态的调整。第七就是夏普指数，大家都很清楚了。还有一个就是横盘时间，相当于你的资产曲线不再创新高，做交易的人可能都知道，没有行情是正常的，可能会小亏点，但是客户会认为怎么赚不到钱呢，那么它的稳定性就打折扣了，那要提升他的信心，在横盘的时候资产曲线稍微赚一点点，也就是说横盘时间不会太长，可能2个月是客户的心理极限，我们在做策略的时候可能要做一个控制。还有一个是收益率，这个是关键，如果是说没有收益率，一年赚3%、5%，那么和存定期是没什么区别，这是非常重要的一点。那么这个收益率如何保障呢，这个要市场给的，不是说我们的策略能做出来，如果市场不给你机会你是赚不到钱的，我是一直这样认为的。当然在做策略的时候，我们要保证收益率达到一个标准，拿保证金进去，样本内能做到一倍，但是实盘不一定能做到一倍，测试系统设计要设计这样一个收益率，这一块我们还是很重要的。再一个就是收益回撤比，就是你赚的钱和亏的钱的比率，我们设的是8，比如说你给我一个资金过来，当然这个8是很难做到的，我们做那么长时间也就是3到5，当然因为是样本内的测试，可以要做到8，实盘做下来也就是3到5，比如说你给我一个5%的回撤亏损，那么我们收益率给你的预期是25%或者20%，也不可能给你一倍，回撤这么高我们也是做不到的。再一个是开平仓效率，因为你不停的开平仓开平仓，可能你的钱就被交易所赚去了，所以说这个地方可能需要做一个统计，开平仓的效率稍微的提高一点，这也是整个策略的评估的一个指标。

策略怎么管理？策略其实是有风险的。我们做一个策略，风险其实也是蛮大的，这地方可能需要做一些管理。第一个是策略生产之初的时候有一个质量的问题，有些很细节的东西在代码编制过程中在样本内是发现不了的，在实盘上会发现，这个问题我们不考虑，但你这个代码做出来以后，我首先控制单笔最大亏损，单笔控制完以后，整个的一个策略组合的一个最大亏损我们也会在统计过程中把它统计出来，这个亏损一定要控制好，否则的话很容易打乱计划。再一个是涨跌停板控制，有些东西是连续涨跌停，这其实是一个极端风险，并不是说极端风险我们就不去控制，而是说尽量在极端风险出现的时候不会影响交易计划，那么这一块主要通过头寸规模的控制，来实现这个管理。再一个是资产曲线上的管理，在交易的过程中，账户会产生一个资产曲线，怎么做动态的管理可能需要一些想法。再就是一个流动性的问题，就是说在交易过程中，交易是由交易量来推动的，没有交易量的话，你整个策略也好，整个盈利也好都会大打折扣。再一个如果说我的规模上去的话，其实我们测试也知道，测试的时候我们很多人是不会去分析盘口的，我只是按最新价格的买价卖价来做一个统计，最后达到一个很漂亮的资产曲线它就可以过去了，比如说做指数，100手做交易的用这种模式去测试那么你的滑点肯定会大大超出你的统计范围，刚才我们也看过了，如果说你的交易成本费用太高的话，你的资产曲线是垮掉的，所以说你用做一手的逻辑的策略去做100手实盘交易是行不通的，这个怎么办呢？我们可以采取算法交易来解决这方面的问题。再就是操作性风险的问题，因为你做的是自动化交易，需要一些备份，因为网络或者电源的问题，会导致交易出现异常，你需要注意的是怎么及时合理的处理好。

刚才介绍的是策略的设计和策略的评估，在组合方面如何做策略管理呢？首先，单策略我们需要它的稳定性，再一个是策略间的差异性和互补性是我们要考虑的，再一个是策略间的分散性，品种间的低相关性，多品种交易尽量形成一个对冲的效果，再一个是策略模型的风险我们需要做一个评估，还有一个实盘的表现也要做一个管理，再一个是盈利模式的组合管理。

单策略的稳定性相当于投资组合的一个基石，如果说单个策略不稳的话也谈不上组合的稳定性，所以说只有单个策略的稳定从而保证它的稳定性，那么它的交易，这么多策略组合下来，才有可能形成整个交易的稳定。单个策略的稳定，首先就是交易要有逻辑性，要合理，不是说你凭空想象或者是根据你市场样本内的一个趋势去人为的设计一些东西，因为你不合逻辑的事情，你即使测试效果很好，做了很好的一个策略出来，可能我们也不敢去用。第二个是普适性，相当于说你在这个品种上可以做，那么在其他品种上也可以做。再一个就是参数不能过度优化，因为策略是面对未来的行情，我们是不知道的，如果你在上面三点达到要求的话，至少适应未来行情的干预会大一点，那么在策略的异构性和互补性上我们追求的是这几种，整个策略的逻辑，一个是通道的一个是突破的一个是反转的一个是形态的，其实你的思想出发点是不一样的，因此策略形成的是异构的。这个是思想上的，在整个周期上我们会分散，多周期的去做一个轮动，1分钟5分钟30分钟，整个周期分散的话也会达到异构的效果。这样就是说你的策略尽量不要相关性太高，因为相关性太高的话可能会造成系统性风险，就像我们做交易不能说我们用哪一套策略去做，你所有的交易只能靠它一个来做，这个垮掉的话，你的交易就垮掉了，其实风险是很高的，所以我们尽量分散，分散在不同的低相关性，比如说分散在十个人在做可能比一个人做风险性更低一点，一个人做盈利可能会更高，但是波动会更大，十个人去做，因为思想不一样，那么资产曲线尽量的波动会小一点，可能盈利会打点折扣，我们并不是绝对的追求盈利，我们需要一个组合的效果，因此策略低相关性是非常重要的。

策略间的分散性，对于一个稳定的组合来说，你的入场点和出场点尽可能分散，因为分散的效果会导致相关性会低，我们的分散有好几种，比如你时间的分散、幅度的分散、因为入场时间和进场时间、入场幅度和出场幅度分散的话会形成一个整个交易组合的低相关性。还有就是品种间的对冲性，整个市场上波动是由涨跌形成的，涨跌在不同的品种间会形成有效的对冲，那么达到最高盈利的时候产生系统性行情的时候，如果系统性上涨或者系统性下跌，那么整个盈利状况是可观的，整个会形成一个叠加的效果，但是市场80%是做震荡，震荡的时候有涨有跌，形成一个有效的、相当于买涨卖跌的模式，这样的话会导致你的资产曲线很平滑，不会产生太大的波动性，那么在系统性行情出来的时候，至少说你可以很好的抓住。在整个交易过程中，我们也知道，用历史的数据去做未来的事情本来就是有风险的，那么在风险的交易过程中我们怎么控制最终的风险呢？我们理财账户也好，我们管理的账户也好，都会有一个风控阀值，比如说账户给我们最大风险控制是20%，那么我们怎么做一个风险的控制呢？可能我们要做一个预警，15%做一些什么措施，20%就停掉了做不下去了，这个就是我们最后的风控结果。那么我们评估策略或组合的时候，最简单有效的指标是历史最大回撤，因为历史的最大回撤我们逻辑做下来可能会有最大的风险，而且我们是用历史数据做模型的，所以说这个指标是非常有效的，至少我们最大风险要控制在历史最大的一个百分比里面，就是说控制完以后我们在配置组合的时候至少要把风险回撤要控制好。另外的话组合最大回撤的影响力来决定策略能否上线或者下线，在实盘过程中要有一个实时的监测，我们应该做到实际的表现和你模型的表现差距大概有多大，而且在仓位控制的过程中我们也会有一个标准的调整过程，那么在整个实盘策略的管理过程当中形成策略的压力测试等刚才介绍的一套逻辑就形成了我们最终的实盘交易。我们整个组合的思想就是逻辑交易、价差交易、套利交易，高频交易暂时还没有涉及，流动性和波动性就是我们基于的逻辑。

这是2009年做的一个实盘。

这是做指数的时候。

这是我们在申万做的实盘。