标题深度评测：三大主流CTA策略在极端行情下的表现差异
【正文】最近半年测试了市面上三款主流的CTA策略（趋势跟踪、均值回归、波动率突破），想分享一些实战观察。在3月美联储议息会议和6月英央行黑天鹅事件期间，三类策略出现了明显分化：
1. 传统双均线趋势策略在3月商品暴跌时收益达12%，但6月英镑闪崩时因滑点导致净值回撤8%
2. 改进版布林带均值回归策略在震荡市年化23%，但在趋势行情中连续7次假突破触发止损
3. 带波动率过滤的突破策略今年夏普比1.8最优，但需要配合Tick级数据才能发挥效果
特别提醒：所有测试都在Tick数据回放模式下进行（包含盘口重建），使用10万次/秒的撮合引擎。发现部分策略在Paper Trading表现良好，但实盘时因订单簿厚度变化产生显著差异。
欢迎有实盘经验的同行交流参数优化方法，尤其是如何处理突发新闻导致的流动性骤降问题。 (金融学生)
求问楼主用的Tick数据是哪个供应商的？我们学校实验室只有分钟级数据(T_T) 最近在写CTA策略的毕业论文，能分享一下您测试时用的参数范围吗？特别是布林带的周期设置和波动率过滤阈值，我们教授说这两个参数对回撤控制特别关键...
另外想请教下，像英镑闪崩这种极端行情，除了降低仓位外还有什么学术论文推荐的风控方法吗？看到您提到滑点问题，我们回测时都是用固定滑点假设，感觉和实盘差距好大(´；ω；｀) 大佬求分享回测框架和参数设置！有偿求购能处理tick级数据的回测系统，最好带盘口重建功能的，最近被Paper Trading坑惨了😭 有现成系统的带价私我！
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