误区一：策略越精细越好

很多初做量化的人认为策略做的越精细越好，越精细它越能够赚更多的钱。实则不然，如果你做的越精细，参数越多，那么拟合过去历史数据的嫌疑就越大，我们知道历史虽然会重复，但是绝对不会一模一样的重复，而且会有很大的变化。当我们过度拟合历史的数据的时候，对将来的市盈率就会下降，所以并不是策略越精细越好，而更多的是要把本身的逻辑表现出来。你的框架应该简单，一切会更好，因为简单才能包容更多的变化和波动，以适应不同的行情，有可能在某些阶段它的收益率会不如做精细的好，但是它的生命力绝对是比精细策略要好的多得多。在这个策略里边也建议大家更多的用自适应的参数，也自己适应行情的波动，这样也会增加它的生命力。

误区二：不赚钱的策略是无效的

第二个误区，就是很多人认为策略一年测下来不赚钱，这是无效的，我要淘汰。实则不然，有一些很好的策略，虽然一年下来不赚钱，但是从两个方面来看它是有效的。第一，时间跨度一年其实还是太短，如果从5年或者更长的时间跨度上看，它如果是能赚钱的，就证明这也是一个有效的策略，这是其一。其二，如果你在不赚钱的这一年里，跟你其它大部分的策略相比，有明显的不同，也就是说其实它在亏钱的时候能赚钱，即便是单独的策略一年不赚钱也是有益的，因为它可以起到平滑资金曲线的作用，这就像我们在一个军队里，行军必须要有后卫，必须要有做后勤的一样，它也是非常有效的组成部分，所以并不是不赚钱的策略都是无效的，你要有所甄别。

误区三：回测要选最优参数

第三个误区是回测历史数据要选最优的参数。这个可能最后的参数让你的历史数据的曲线非常好看，也让你很开心，但是往往最优的参数都会在接下来的表现不如那些市盈率更强的参数。因为最优的参数很可能存在孤岛效应，什么叫孤岛效应？就是说你有三个参数a、b、c，这三个最优的参数是50、100、150，你赚取的最大利润，盈亏比等等是最好的。但是这个数据微调一下，48、110、140，它就跟最优参数的结果差别很大。说明参数是具备偶然性的，它就像大海当中的孤岛，它是单独存在且不具备普遍性，也就是说这是一个偶然现象，所以我们千万不能用孤岛效应的这种数据。这个时候我们应该选择哪些适应力更好的参数作为接下来的交易，例如有一种方法就叫样本内测试，选择参数之后，然后在样本外实现，再进行对比，再看看样本内数据和样本外数据是不是发生了巨大的变化，最好是没有发生巨大变化的参数才是有效的。

误区四：赚钱的策略可以长期赚钱

第四个误区是赚钱的策略可以长期赚钱。实际上随着市场的竞争越来越激烈，每个策略有两个问题。第一个就是容量问题，单独的策略到达一定容量，它的边际效应就会下降得非常快，资金容量过大之后，会极大降低它的收益率，这是其一。其二就是同业竞争，现在聪明人太多了，你能想到的策略，很快很多人都会采取，当大家都跟你的策略逻辑都近似的时候，就会极大的减少策略的容量，进而快速打低你的收益率。所以并不是现在能赚钱的策略就可以长期赚钱，我们在对待量化的时候，也要不断地对策略进行优胜劣汰的调整，以适应新的变化。


温馨提示：投资有风险，选择需谨慎。