学量化的第一周，很多人已经在研究事件驱动架构、消息队列、分布式回测。三个月后，框架搭了一半，策略一个没跑。

这个顺序是反的。框架是为规模服务的，而你还没有规模。

一条最简单的规则长什么样？举三个例子。

例一：每月最后一个交易日，买入当月跌幅最大的十只大盘股中的三只，持有到下个月最后一个交易日。规则一句话，代码几十行，逻辑清楚。

例二：持有的标的如果跌破二十日均线，第二天开盘卖出；如果站上二十日均线且成交量放大，买回。就两条条件，能跑起来。

例三：每天收盘后筛出换手率突然放大两倍以上的标的，第二天开盘买一成仓，涨百分之五卖、跌百分之三卖。粗糙，但可执行。

这三条规则都不聪明，甚至大概率不赚钱。但它们能让你完整走一遍流程：取数、算信号、下单、记录、复盘。走通一遍，你才知道真实世界里哪一步最容易出问题。

框架可以后面再搭，而且到那时候你会知道该搭什么。现在搭的框架，八成是照着别人的架构图抄的，用不上。

跑通之后再做第二件事：把这条规则故意弄坏。改成反向信号，看结果是不是反过来。如果反向也赚钱，说明你的回测有系统性偏差，不是策略有效。

这个破坏性测试能筛掉一大半「看起来很美」的规则。破坏性测试之后还有一个反向动作：把规则里的每个条件单独拿出来跑，看它贡献了多少。贡献为负的条件直接删掉，别舍不得。另外，规则越简单，越容易在你手里坚持下来，这一点比聪明更重要。

判断标准：先有一条能在模拟盘里连续跑满两周的规则，再谈架构。顺序对了，学习速度会快很多。

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