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回测之前先写“策略假设”:别让你的曲线只会讲故事

机制、失效条件、成本——比参数调优更重要。

4 Lessons8m total

很多人一上来就调参数:均线周期、止盈止损比例……曲线很漂亮,实盘一塌糊涂。问题通常不在指标,而在你从没写过——你到底在赌什么机制。

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Course Overview

机制、失效条件、成本——比参数调优更重要。

What You'll Learn

Core concepts explained with market context
Practical examples tied to real instruments
Risk-aware framing — educational only
Next-step links across the VegaDeck curriculum

很多人一上来就调参数:均线周期、止盈止损比例……曲线很漂亮,实盘一塌糊涂。问题通常不在指标,而在你从没写过——你到底在赌什么机制。

先把策略当成一条可被证伪的假设,而不是“我发现了一个圣杯”。

第一步,写机制。你赚的是行为金融的惰性?微观结构的短暂失衡?宏观 regime?还是某种季节性?不同机制,数据要求和衰减速度完全不同。“图上看起来有效”不是机制。

第二步,写边界。做哪些品种、哪个时段、什么周期、方向还是套利。伦敦开盘有效的规则,亚洲开盘可能完全失效——这不是失败,是边界没写清。

第三步,特征必须“当时可知”。不能用收盘后才确定的信息冒充入场依据。K 线时间戳、执行延迟、缺失数据,都会把回测变成科幻。

第四步,把成本写进假设。点差、滑点、隔夜、资金费、换手率。扣完成本还赚钱,才谈得上可能可部署;扣完成本没了,那只是照片好看。

第五步,主动写失效环境。危机波动、政策拐点、假期流动性——什么时候应该关掉策略?说不出来,就别谈风控。

最后才回测。并且把失败样本也拿出来给人看。走样本外、滚动验证能降低过拟合,但不能清零。

VegaDeck v1 不做策略排行榜、不卖信号、不做跟单。这份清单给学习和内部研究用。

本文为教育内容,不构成投资建议,也不鼓励你把历史曲线当成未来承诺。

English version: /academy/strategy-hypothesis-checklist

Educational only · not investment advice · Risk disclosures

Curriculum

2 Lessons · 16m
1回测之前先写“策略假设”:别让你的曲线只会讲故事机制、失效条件、成本——比参数调优更重要。8mContinue Learning
2回测越好看越危险?过拟合这件事,很多人假装懂样本内爽文,样本外现原形——别被完美曲线PUA。8m

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