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在游戏行业做了8年数值策划，最近转行量化交易后发现两者核心逻辑惊人相似——都需要通过精密数学模型实现"系统平衡"。今天从游戏平衡性角度聊聊量化策略设计的底层逻辑。
1. **胜率与赔率的黄金分割**
就像MOBA游戏的英雄胜率必须控制在45%-55%之间，有效策略的盈亏比也需要动态平衡。我们通过蒙特卡洛模拟发现，当胜率超过58%时市场适应性会急剧下降，这点和游戏里OP英雄必然被削弱的机制完全一致。
2. **策略冷却时间**
游戏技能的CD机制对应量化中的交易频率控制。回测显示，当策略信号触发间隔小于市场微观结构特征时间（A股约17秒）时，滑点损耗会像游戏技能CD过短导致的法力值耗尽一样摧毁策略。
3. **版本迭代风险**
监管政策变动就像游戏版本更新，去年程序化交易新规实施后，我们团队用强化学习模拟了2015年股指期货限仓时期的策略表现，发现趋势类策略最大回撤会扩大3倍——这和游戏版本更新后主流打法失效是一个道理。
真正经得起考验的策略，应该像经典游戏角色设计那样，在不同"版本环境"下都保持稳定输出。最近在测试一个融合格斗游戏连招机制的均值回归策略，等跑完实盘周期再来分享具体参数调校心得。 |
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发表于 2025-6-29 08:29:57
