一个人跑两三个策略很常见，问题往往不是策略冲突，而是机器扛不住。

先算一笔账。每个策略实例都要占内存、占CPU、占行情订阅额度。回测阶段的资源消耗和实盘不同，实盘是长时间低频占用，看着不重，但几个策略叠加、再加上行情缓存和历史数据加载，内存会一路涨上去。机器一旦开始用虚拟内存，延迟就会明显变大，信号触发变慢。

能做的优化有几件。一是错开启动时间，别在开盘前同一分钟把几个策略全拉起来；二是控制订阅范围，每个策略只订阅自己需要的标的，不要全市场；三是把历史数据加载和实时运行分开，回测在盘后做，别和实盘抢资源。

还有一个思路是拆机器。不同策略放到不同设备上，互不干扰，代价是管理成本上升。资金量不大的时候，先在一台机器上把资源占住的部分摸清楚，再决定要不要拆。

最该避免的是把几个策略写成一个大文件，共享变量、共享状态。看着省事，出了问题是连环崩，排查时连是哪个逻辑出的错都分不清。

多策略的第一原则是隔离，第二原则才是效率。

资源之外还有一层隔离容易被忽略：资金隔离。几个策略共用一个账户，仓位混在一起，谁占了多少资金、谁的持仓该止损，都会变得模糊。资金量允许的话，一个策略对应一个账户，账目清楚，出问题也容易定位。

如果只能共用一个账户，至少在策略里给每笔委托打上标记，比如在备注字段写上策略代号，事后能按代号把成交拆开对账。这个习惯在策略数量增长之后，价值会越来越明显。

还有一个成本容易漏算：行情订阅和历史数据下载本身也会占用带宽和磁盘。几个策略同时启动时，同时拉数据会把网络打满，看起来像行情延迟。把数据下载安排在盘前，错开高峰，能省掉很多莫名其妙的延迟。

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