本系列進(jìn)度#01 ?量化是什么 · 把感覺變規(guī)則 · #02 ?第一個(gè)量化策略雙均線 · #03 ?本篇 · 給策略做體檢 · #04 ?別被回測(cè)騙了 · #14 工具箱附錄系列定位站在講解量化投資的角度把具體實(shí)操方法講清楚代碼與數(shù)據(jù)只作為演示這個(gè)方法的工具。一、這個(gè)方法解決什么投資問題上一篇你把活躍股寫成了一條規(guī)則、并用真實(shí)行情跑了出來。下一步自然要問這條規(guī)則或者說任何策略到底行不行這里最容易踩的坑是只看一個(gè)數(shù)字——“賺了多少”。但賺 20%可能是靠滿倉(cāng)押一只、途中回撤 40% 熬回來的也可能是穩(wěn)穩(wěn)漲上來的。只看收益等于只看體檢報(bào)告里的體重。判斷一個(gè)策略好不好得給它做一套體檢賺了多少、最疼的一次虧多少、波動(dòng)大不大、每冒一份險(xiǎn)換回幾份收益、贏的頻率高不高。這五個(gè)角度合起來才看得清一個(gè)策略的真面目。本篇就用麥蕊的真實(shí)歷史 K 線把這套體檢親手算一遍。二、核心思想五個(gè)指標(biāo)回答五個(gè)不同的問題指標(biāo)它在回答什么投資問題直覺累計(jì)收益率這段時(shí)間里到底凈賺了多少體重最大回撤最慘的一次從山頂摔到谷底虧了多少最痛的一刀年化波動(dòng)率上下亂跳的幅度有多大抖不抖夏普比率每多冒一份險(xiǎn)多賺了幾份錢值不值性價(jià)比勝率漲的日子占多少頻率關(guān)鍵認(rèn)知這五個(gè)指標(biāo)是互補(bǔ)的不是互相替代。收益高但回撤也狠不代表好夏普高但勝率低也可能是偶爾大賺、經(jīng)常小虧?？床呗砸窨慈艘粯印嗑S度不能一票否決也不能一美遮百丑。三、實(shí)操演示用麥蕊歷史 K 線做體檢我們?nèi)∑桨层y行(000001) 近 120 個(gè)自然日的日 K 線不復(fù)權(quán)手寫這五個(gè)指標(biāo)。注意這里不調(diào)任何神器庫(kù)全部手算——因?yàn)橹挥惺炙氵^你才真正懂每個(gè)數(shù)字怎么來的。importsys,datetime,math sys.path.insert(0,Demo/_common)frommairui_helperimportload_licencefrommairuiimportClientdefget_close_series(mc,code,days120):enddatetime.date.today().strftime(%Y%m%d)start(datetime.date.today()-datetime.timedelta(daysdays)).strftime(%Y%m%d)rowsmc.stock_history(code,d,n,ststart,etend)# dividendn 不復(fù)權(quán)clean[rforrinrowsifr.get(c)isnotNoneandr.get(t)]clean.sort(keylambdar:r[t])returncleandefmax_drawdown(close):peak,mddclose[0],0.0forpinclose:ifppeak:peakp dd(p-peak)/peakifddmdd:mddddreturnmdddefdaily_returns(close):return[(close[i]-close[i-1])/close[i-1]foriinrange(1,len(close))]defstats(close):retsdaily_returns(close);nlen(rets)cum(close[-1]-close[0])/close[0]mddmax_drawdown(close)meansum(rets)/n stdmath.sqrt(sum((r-mean)**2forrinrets)/n)ann_volstd*math.sqrt(252)sharpe(mean*252)/(std*math.sqrt(252))ifstd0else0.0winsum(1forrinretsifr0)/nreturncum,mdd,ann_vol,sharpe,win mcClient(load_licence())rowsget_close_series(mc,000001,days120)cum,mdd,ann_vol,sharpe,winstats([r[c]forrinrows])print(f累計(jì)收益率{cum*100:.2f}% 最大回撤{mdd*100:.2f}%)print(f年化波動(dòng)率{ann_vol*100:.2f}% 夏普{(diào)sharpe:.2f}勝率{win*100:.2f}%)證書紅線真實(shí)麥蕊證書經(jīng)環(huán)境變量MAIRUI_LICENCE注入腳本只調(diào)用load_licence()讀取、絕不打印原文。四、結(jié)果解讀每個(gè)數(shù)字在說什么實(shí)跑2026-08-06結(jié)果平安銀行近 82 個(gè)交易日累計(jì)收益率 : 0.27 % 年化波動(dòng)率 : 18.04 % 最大回撤 : -12.76 % 夏普(簡(jiǎn)化) : 0.14 勝率 : 46.91 % (38/81 個(gè)交易日上漲)這組數(shù)字在講一個(gè)什么故事累計(jì) 0.27%四個(gè)月幾乎沒漲。單看這一個(gè)數(shù)字你會(huì)覺得這票廢了。但勝率只有 46.91%漲的日子比跌的少累計(jì)卻沒虧——說明漲的日子平均漲得比跌的日子狠。這就是勝率低 ≠ 虧錢的反直覺例子頻率低但幅度占優(yōu)。最大回撤 -12.76%這四個(gè)月里最慘的一段從高點(diǎn)摔到谷底虧了 12.76%。如果你滿倉(cāng)這是你要硬扛的心理底線。年化波動(dòng) 18.04%日常上下跳得不算兇中等偏穩(wěn)。夏普 0.14簡(jiǎn)化版無風(fēng)險(xiǎn)利率取 0偏低——意味著冒這點(diǎn)險(xiǎn)換來的額外收益很有限。真實(shí)夏普要減掉國(guó)債收益會(huì)更低。合起來看這是一個(gè)不賺不虧、但過程顛簸、性價(jià)比一般的標(biāo)的/策略畫像。如果這是你寫的某個(gè)策略的歷史成績(jī)體檢報(bào)告已經(jīng)告訴你別被’沒虧’騙了它的風(fēng)險(xiǎn)調(diào)整后收益其實(shí)很薄。一句記憶最大回撤量最痛夏普量值不值勝率量頻率累計(jì)收益量結(jié)果——四個(gè)維度拼起來才看懂一個(gè)策略。五、常見陷阱復(fù)權(quán)參數(shù)填錯(cuò)stock_history的dividend用n不復(fù)權(quán)或q前復(fù)權(quán)填1會(huì)直接返回{error:數(shù)據(jù)不存在}。算收益前先想清楚用哪種口徑前后要一致。空行歷史接口偶爾返回c為None的行計(jì)算前務(wù)必過濾否則除零崩潰。夏普別神化簡(jiǎn)化版沒減無風(fēng)險(xiǎn)利率且對(duì)用哪段窗口算極度敏感——換個(gè)時(shí)間段數(shù)字能差很遠(yuǎn)?？吹较钠?2.3的宣傳先問這段 K 線從哪天到哪天指標(biāo)互相打架時(shí)不硬評(píng)收益高 回撤狠是賺得猛還是賭得大要結(jié)合夏普一起看別單拎一個(gè)漂亮數(shù)字下結(jié)論。六、小結(jié) 下篇預(yù)告本篇你帶走了給策略做體檢的一套基本功五個(gè)指標(biāo)各自回答一個(gè)投資問題合起來才客觀。下一篇#04 別被回測(cè)曲線騙了我們聊一個(gè)更扎心的事——為什么你算出來的漂亮成績(jī)可能從頭就是假的前視偏差用了未來才知道的信息、幸存者偏差只看了活下來的票、過擬合規(guī)則是為了擬合歷史而寫的。這三條是新手入門量化最先要立的防騙護(hù)欄。七、合規(guī)收尾本文所有代碼與數(shù)據(jù)僅用于量化方法演示文中涉及的股票代碼為示例、不構(gòu)成任何投資建議亦不構(gòu)成收益承諾。歷史指標(biāo)不代表未來表現(xiàn)投資有風(fēng)險(xiǎn)決策需謹(jǐn)慎。數(shù)據(jù)來源麥蕊行情 APIstock_history日 K 線。證書以環(huán)境變量MAIRUI_LICENCE安全注入絕不硬編碼或外泄。