1、阿尔法 (α) - “真正的赚钱能力” 超越市场平均水平的收益。 市场平均赚 10%，你的策略赚了 15%，多出来的这 5%就是你的“阿尔 法”，是你比市场更聪明的部分。

2、贝塔 (β) - “随大流的程度” 策略收益对市场整体波动的敏感性。 市场涨 1%，你的组合也跟着涨 1%，贝塔就是 1。它赚的是市场大势 的钱，比较被动。 β赚的是市场趋势的钱，α赚的是你独门技巧的钱。

3、 回测 - “用历史数据做模拟考” 在历史数据上模拟运行交易策略以评估其表现。 通俗说：把你的交易策略拿到过去的股市里检测一遍，看看当时用这 招能盈亏多少。 注：回测成绩好不代表将来一定能赚钱，因为过去不等于未来

4、夏普比率- “性价比” 衡量你每承担一分风险，能获得多少超额回报。比率越高，说明你赚 得越稳当，不是靠提心吊胆搏来的。

5、 最大回撤 - “最惨的时候亏了多少” 在选定周期内，账户净值从最高点到最低点的最大跌幅。 通俗说：你曾经最倒霉的时候，本金最多亏掉过多少百分比。 这是衡量策略风险和控制能力的超级重要的指标！比如你本金从 100 万涨到 150 万，但后来又跌到 110 万。那你的最大 回撤就是 (150-110)/150 = 26.7%。 你必须问问自己：能不能承受本金一度亏掉超过四分之一？如果不能， 这个策略再能赚也别用。

6、高频交易—拼速度 利用极快的速度、复杂的计算机程序和算法进行大量交易的策略。 赚蚊子腿的钱，但积少成多。

7、因子 - “选股的标准” 用来解释股票涨跌或预测未来收益的特征或变量。 比如“市盈率低”（价值因子）或“最近涨得好”（动量因子）。量 化模型就是依靠一个或多个因子来做出买卖决策的。一个量化策略就 是由一个或多个“因子”组合而成的选股和交易规则。

8、过拟合 - “只会背答案的学霸” 模型在历史数据上表现过于优异，但因为包含了太多噪声而非规律， 导致在未来现实中表现糟糕。 通俗说：你的策略不是真聪明，而是把历史数据的巧合都当成了规律 给死记硬背下来了。 9、滑点 - “计划赶不上变化” 下单的点位和实际成交的点位之间的差异。 通俗说：你想用 10 块钱的价格买，但实际买到手的价格是 10.01 元。 这多出来的 0.01 元就是滑点。（市场变化太快，你的单子传过去、到排队成交，这短短一瞬间价格可能已经变动了。或者你的单子太大， 把市场价格买上去了。） 量化交易就是你用“回测”来模拟车队过去的路线。你希望找到能产 生“阿尔法”的独家优化算法，而不是只跟着“贝塔”大流走。

你用 “夏普比率”来衡量赚钱的效率是否高，用“最大回撤”来确保车队 不会出大车祸把本钱亏光。你最终看的是 “年化收益率” 这个年 终总结。但要小心，别设计出一个只会背地图（“过拟合”）的傻系 统，并且要考虑到实际路况会有延迟和堵车（“滑点”）。

（注：点我红色头像旁边有个咨询TA，加我微或者电话联系我）