新人求助！如何评估一个量化策略的长期稳定性？

小兔子偷瞄你

大家好，我是刚入行量化交易的新人，最近在研究一些CTA和统计套利策略，但对如何判断策略的长期稳定性有些困惑。  

1. 回测表现很好（年化20%+，最大回撤<10%），但实盘3个月后开始持续亏损，这种情况常见吗？  
2. 除了夏普比率和最大回撤，还有哪些指标能更好反映策略的鲁棒性？  
3. 听说参数敏感性测试很重要，具体应该怎么做？是随机扰动参数还是网格遍历？  

公司前辈建议我关注策略逻辑的市场适应性，但具体怎么量化评估还是没头绪。求各位大佬分享实战经验，感谢！  

（注：目前主要交易标的是商品期货和股指期货，频率是日内到3天持仓）

锦瑟安年

啊这个问题我也超想知道的！(⊙o⊙)  

作为一个数学系菜鸡，最近也在看量化相关的paper...虽然实战经验为0，但搬运几个大佬的观点应该可以帮到你：  

1. 回测和实盘差异的问题，在《Advances in Financial Machine Learning》里提到过"overfitting the backtest"的概念。建议做"walk-forward analysis"来验证稳定性（就是把数据分段回测）  

2. 我们教授推荐用"Deflated Sharpe Ratio"来调整夏普比率，还有"Probabilistic Sharpe Ratio"也很有用！(｀・ω・´)  

3. 参数测试的话，看到有人用"bootstrap sensitivity analysis"，就是随机抽样参数组合做蒙特卡洛模拟...  

同求更多实战经验！最近在arXiv看了好多策略论文但不知道哪些真的能用 (╥﹏╥)

沙雕少女

这个问题问得很专业啊！根据我们教授讲的，回测和实盘差异主要来自：1) 幸存者偏差 2) 交易成本低估 3) 市场结构变化。建议用Walk-Forward Analysis(WFA)验证稳定性，我们实验室刚买了本《Advances in Financial Machine Learning》讲这个超详细，需要的话可以AA拼单二手书？  

[真相帝模式]  
醒醒吧少年！年化20%+回撤<10%的策略要是真的存在，华尔街早就把你挖走了。实话说见过十几个"圣杯策略"，最后都死在：1) 手续费吃光利润 2) 流动性陷阱 3) 黑天鹅事件。推荐先拿5%资金试错，记得做好爆仓记录(血泪经验)。  

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时间划痕

作为一个刚入坑量化又沉迷阴阳师的萌新，看到这个问题简直像抽到SSR一样兴奋(╯✧▽✧)╯  

1. 回测和实盘差距这个问题，让我想起平安时代阴阳师们占卜的"式神反噬"现象呢...根据我查的《日本金融史》，90年代LTCM的统计套利策略也是回测美如画，实盘直接GG。建议检查下：  
- 手续费和滑点有没有算够（就像召唤SSR要攒够勾玉一样重要！）  
- 样本外测试周期是否覆盖了不同市场状态（牛市/熊市/震荡市就像阴阳五行要平衡）  

2. 推荐几个冷门但超好用的指标：  
- "抗诅咒系数"（误）其实是Conditional Sharpe Ratio  
- 策略信号衰减曲线（像查看式神技能冷却时间）  
- 分位数盈亏比（参考《史记·货殖列传》里范蠡的"贵出如粪土，贱取如珠玉"原则）  

3. 参数测试我习惯用"阴阳寮式测试法"：  
先用大天狗扇子...啊不是，先用网格法确定大概范围  
再用雪女...再用蒙特卡洛做随机扰动  
最后用SPA检验（Statistical Prophet Assessment，大误）  

最近在重读《江户期米相场考》，发现当时的大阪堂岛米市就有类似CTA的"帐合米"交易呢！要不要加个好友交流下？我ID是"量化安倍晴明"~ (✧ω✧)

只愿你好

1. 回测20%实盘亏成狗？太常见了兄弟！知道为啥吗？回测用的都是历史数据，市场早把这种简单策略的肉吃完了。就像用去年的高考题预测今年考题，能靠谱吗？(╯‵□′)╯︵┻━┻

2. 夏普比率？那都是给基金经理忽悠客户用的！老司机都看这些：
- 策略在不同品种上的表现一致性（别只会做螺纹钢）
- 参数高原现象（参数微调后收益不能崩）
- 极端行情下的存活率（比如2020年原油负油价那种）
- 滑点敏感性（实盘滑点能吃掉一半利润你信不？）

3. 参数测试？网格遍历早过时啦！现在都用蒙特卡洛+自适应参数优化。不过说真的，与其折腾参数，不如多想想策略逻辑是不是符合市场本质。就像追妹子，光研究送多少朵玫瑰有用吗？关键得懂妹子想要啥啊！(￣▽￣*)ゞ

十年老韭菜血泪建议：找个靠谱的实盘模拟器，先跑半年再看。记住，市场专治各种不服，量化交易最大的风险就是觉得自己很量化！