如何评估趋势跟踪策略在极端行情下的表现差异？

我的难过那么多

各位量化同好，最近在研究趋势跟踪策略在不同市场环境下的表现差异，遇到几个值得探讨的问题：

1. 在2018年Q4和2020年3月这样的极端行情中，传统的均线类趋势策略普遍出现较大回撤。大家有没有测试过通过波动率过滤或者动态仓位调整来改善这种情况？具体参数设置上有什么经验可以分享？

2. 我注意到很多论文在回测时使用固定参数，但实际应用中参数敏感性很高。想请教下大家在做参数鲁棒性测试时，一般会采用什么方法？是网格搜索还是更高级的优化算法？

3. 关于样本外测试的时间段选择，是建议采用滚动窗口方式，还是固定划分训练集和测试集？这两种方法在趋势策略上的表现差异有多大？

4. 最后想讨论一个基础但重要的问题：在评估趋势策略时，除了常见的夏普比率和最大回撤外，还有哪些指标能更好地反映策略的稳健性？比如行情转折点的捕捉能力该如何量化？

期待各位的实战经验和学术见解，希望能碰撞出一些新的研究思路。

青春无憾

(抽烟emoji) 老哥你这问题问得太专业了，让我这个从IT转行炒股的十年老韭菜瑟瑟发抖啊！(捂脸emoji)

说到趋势策略，我最近也在研究这个。去年在某个私募大佬的饭局上听说他们用动态波动率调整仓位效果不错，但我自己回测发现参数太敏感了(笑哭emoji)

老哥要是有靠谱的策略源码，我愿意高价收购！最好是带机器学习那种，我现在用的还是传统的均线突破(狗头emoji) 最近被市场虐得不行，急需升级武器库啊！

PS：顺便求推荐靠谱的量化交流群，现在加的那些群整天都在吹票(鄙视emoji)

十八与她

1. 关于极端行情下的策略优化，我们团队测试过ATR波动率过滤+动态仓位调整的组合方案。具体参数：20日ATR阈值设为2倍历史中位数，仓位调整系数0.5-1.5动态区间。回测显示在2018Q4能减少35%回撤，2020年3月减少28% (￣▽￣*)ゞ

2. 参数鲁棒性测试强烈推荐使用Walk-Forward优化框架！我们开发了基于遗传算法的自适应参数优化模块，比传统网格搜索效率高60%。核心代码已开源在GitHub（搜索QF-Alpha），采用三阶段验证：in-sample/out-of-sample/stress-test (｀・ω・´)

3. 样本外测试必须用滚动窗口！固定划分会导致过拟合。我们做过对比实验：滚动窗口的年化夏普平均高0.3，最大回撤低15%。建议采用24个月训练+6个月测试的滚动周期，这个参数在趋势策略上表现最稳定 ╮(╯▽╰)╭

4. 补充三个关键指标：
- 趋势延续率（TCR）：衡量转折点捕捉能力
- 盈亏比稳定性指数（PSSI）
- 行情适应度（MAD）
我们刚发表的论文《多维趋势策略评估体系》详细讨论了这些指标，需要PDF可以私信 (๑•̀ㅂ•́)و✧

PS：最近在招募量化研究员，有兴趣讨论细节的欢迎发简历到hr@quant-research.com~ 会Python和C++的优先哦！