【原】“先胜而后求战”，先构建自己的交易系统，因子，算法​都是术的层面的东西。

原创文章第323篇，专注“个人成长与财富自由、世界运作的逻辑与投资"。

今天的工作，把策略由代码，变成了配置，这是一个toml的文件，使用toml配置工程，模块化开发策略的门槛更低，toml比yaml要优雅很多：

name = '静待花开的聚宝盘'

[data]
start_date = '20100101'
end_date = ''
symbols = [
        '511220.SH', #城投债
        '512010.SH', # 医药
        '518880.SH', #黄金
        '163415.SZ', #兴全商业
        '159928.SZ', # 消费
        '161903.SZ', # 万家行业优选
        '513100.SH' # 纳指
    ]
fields = ['roc(close,20)','roc_20>0.02','roc_20<-0.02']
names = ['roc_20','buy','sell']
data_folder = 'etfs' # 数据在data下的目录

[benchmark]
symbols=['000300.SH']
data_folder = 'index' # 数据在data下的目录


[[algos]]
name = 'RunDays'# 运行周期与再平衡
days=5

[[algos]]
name = 'SelectBySignal'
rules=['buy']

[[algos]]
name = 'SelectHolding'

[[algos]]
name = 'SelectBySignal'
rules=['sell']
exclude= true

[[algos]]
name = 'WeightEqually'

[[algos]]
name = 'Rebalance'

直接运行，回测结果如下：

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最近看了不少金工的研报，我也复现了其中的一部分。还有很多国外的金融相关论文，有一个很深的感触。

金工研报与回测的逻辑类似，离实战的距离在于，没有考虑实际的操作场景。

从实战的角度，系统的重要性，比预测，比指标，比因子要重要。有了交易系统，可以控制风险，市场不好少亏钱，市场转好多赚钱。

因此我当下的感受是，多看实战者的书，成功的、失败的（自己别重蹈覆辙）都行。

不代表认同所有观点，有些观战其实很朴实，但参与市场实战的人，会感受到其间的逻辑。

星球当前已经有3个群，其中一个群，算法同学特别活跃。我有一点点小担心，大家聊太多算法，大数据，流计算，而忽略了投资交易的本质——如何与市场共舞。

再好的因子，再好的算法，你的胜率能过70%都是不得了的事情。这70%仍然只是一个概率。有人30%的胜率就可以赚钱，有人胜率极高但反而亏损——差别在于交易系统。

我自己在构建的七年财务自由之路的逻辑组合，这个系统无比简单，十几分钟就可以介绍完。本质是一个“大类资产恒定市值网格”系统，长年全仓运行，交易频率极低，但我有把握长期年化8-12%，“跌时攒股，涨时赚钱”，“低风险全天候”，全仓可以安睡！

书中提及的一个观点，我特别认同。很多人说踏空，在大牛市到来时，眼看越涨高，不敢追高。这个心理是可以理解的，这种场景只有全年满仓运行的人不必担心。那你会说，市场大跌怎么办？

这看你的系统如何设计的，我控制回撤的逻辑是，多品种，多市场，股债商品，A股美股，港股——长期向上的指数，本身波动率就降低很多。比如今年纳指这一波50%的涨幅就全部吃下。自动化网格会止盈一部分，下跌到一定比例会定投补仓，降低持仓成本。

书中的多品种，多周期不是大类资产，而是策略集，核心逻辑相同，区别在于它是主动管理的策略集。多个策略集确保长期来看是“长期向上”的，然后不同品种与周期的相关性低，降低了回撤与波动率。交易信号有卖出逻辑，子策略来决定是否要止损等。

“先胜而后求战”，先构建自己的交易系统，把策略装进去，因子，算法都是术的层面的东西。

回测系统升级：支持多策略并行运行。（完整代码下载）

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