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“当市场节奏发生变化时,优先调整参数。”林深在Excel中输入公式,“比如趋势跟踪系统的移动平均线周期,在牛市可以设置为50日/100日,震荡市调整为20日/40日。但记住,每次调整幅度不超过原参数的20%,并立即进行小样本回测验证。”
策略二:规则重构
“如果参数调整无法解决问题,就要考虑修改核心规则。”林深调出一个失效的突破交易系统,“这个系统在单边行情中表现优异,但在当前的箱体震荡市频繁打脸。我们可以增加过滤条件,比如要求突破时成交量必须超过过去20日均值的150%,同时设置假突破的二次确认机制。”
策略三:模块替换
“有时需要进行‘器官移植’。”林深展示了一个多策略组合系统,“当趋势策略失效时,自动切换到对冲套利模块;当市场波动率异常时,启动期权保护机制。这就像汽车的四驱系统,根据路况自动切换模式。”
老李皱着眉头:“听起来很复杂,怎么知道该用哪种策略?”
“用决策树模型。”林深在白板上画出复杂的分支结构,“比如:如果胜率<40%且盈亏比<1.5,优先参数微调;如果连续3个月收益率为负,则启动规则重构流程...”
三、进化迭代:让系统“自我生长”
“纠偏不是终点,而是进化的起点。”林深打开一个特殊的文件夹,里面存放着从1.0到5.0版本的系统日志,“我的交易系统每三个月强制升级一次,就像手机系统更新补丁。”
定期体检制度
他展示了自己设计的《系统健康度评估表》,包含20项核心指标:“每月末对系统进行全面体检,重点关注三个维度:收益风险比、信号有效性衰减率、市场适应性评分。当某项指标连续两个月低于阈值时,自动触发优化流程。”
数据喂养计划
“系统需要持续学习。”林深操作着机器学习程序,“我每天收盘后,会将最新的行情数据、新闻舆情、宏观经济指标输入系统。就像给AI模型喂新的知识,让它不断适应市场变化。”
压力测试常态化
“很多人做完压力测试就束之高阁,这是大忌。”林深调出实时压力测试界面,“现在我的系统每小时自动运行一次压力测试,模拟各种极端场景。一旦发现潜在风险,立即发出预警。”