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春节这几天，我做了几个可转债的策略研究，
分别针对低回撤、高收益、高价低回撤等不同需求，
使用四个基础策略，进行了多维度的组合优化。
今天我将分享我的研究成果，尤其是如何通过合理的策略组合，在保证低回撤的情况下获得更高的收益。
这些策略并非简单的数字堆砌，而是结合实际市场需求、风险控制以及量化的技术手段，通过精心筛选和调整因子，得出了不同策略组合的收益和风险评估。
一、核心研究：四个基本策略
在我的研究中，我首先构建了四个基础策略，它们分别是：
低价防守策略
低价进攻策略
高价高收益策略
最低回撤策略
每个策略都有自己的特点，适用于不同的投资者需求。
而且四策略完全低相关，持有标的很难重合，多个5只得策略组合起来，不仅风险分散，策略的持仓容量得到了大幅提升！
我们先来看每个策略的单独表现：
低价防守策略：年化收益67%，最大回撤9.15%，卡玛比7.33，适合风险稳健型投资者，追求稳定、低回撤。
低价进攻策略：年化收益72.89%，最大回撤12.14%，卡玛比6.00，适合愿意承担适度风险、追求较高收益的投资者。
高价高收益策略：年化收益102.72%，最大回撤17.37%，卡玛比5.91，适合愿意承担较大风险、追求爆发性收益的投资者。
最低回撤策略：年化收益23.92%，最大回撤4.13%，卡玛比5.79，收益虽然低，但回撤最小，适合极度厌恶风险的投资者。
可以看到，高价高收益策略表现最为抢眼，但其回撤也最大。而最低回撤策略尽管收益较低，却保持了最小的回撤，适合那些极度保守的投资者。
这些单策略各自有自己得特点，单看表现都还不错，但是都存在着各自得缺陷，高价高收益策略回撤大，最低回撤策略收益小。
低价防守进攻策略虽然在各自得领域内表现不错，回撤相对可控，收益也可观，但它们仍然存在着结构性的短板，尤其是在策略容量和市场适应性方面。
二、组合优化：如何平衡回撤与收益？
接下来，我开始对这四个策略进行组合优化，通过不同比例的组合，寻找最佳的风险收益比。我们尝试了多种组合，来达到平衡收益和回撤的效果。
组合分析结果
低价防守 + 高价高收益（13组合）
这个组合能同时兼顾稳健性和收益，高收益策略给低价防守策略提供了增强，而卡玛比显著提高，意味着投资者在承受一定回撤的情况下，仍能获得超额收益。
低价防守 + 高价高收益 + 低价进攻（123组合）
在低回撤和高收益策略的基础上加入低价进攻策略，使得收益略有减少，但回撤被有效控制。这个组合非常适合那些希望稳健盈利且希望降低风险的投资者。
低价防守 + 高价高收益 + 低价进攻 + 最低回撤（1234组合）
这个组合虽然牺牲了部分收益，但极大地降低了回撤，卡玛比达到最高。对于那些注重长期稳定收益、能够接受适度回撤的投资者来说，这个组合非常合适。
1234偏高价组合
这个组合增加了高价策略的比重，进一步提高了卡玛比，让收益和回撤的平衡更加优化。适合那些愿意承担一定风险，但又希望获得较高回报的投资者。
5.低价防守 + 最低回撤（14组合）
这个组合给低风险偏好者多了一个选择，在最大回撤稳定在6%以内的情况下，年化收益还是做到了40+。
当然23组合，两个高收益策略叠加，年化收益率89.42%，最大回撤11.65%，是组合策略收益最高的策略，回撤相对单一的策略三，也是大幅下降，
三、组合优化的核心思路
1. 高收益与低回撤的权衡
每个策略组合的目标是找到最适合市场周期的配置。低价防守和低价进攻是市场波动中比较稳定的两种策略，最低回撤策略适合全市场周期控制回撤，而高价高收益则在牛市中有更大的潜力。通过组合，可以在不同市场环境下捕捉最大机会，同时控制风险。
2. 不同策略的互补性
我们发现，低回撤策略和高收益策略并不是直接对立的。它们可以通过组合，形成相对稳定的组合收益。高价高收益策略虽然回撤大，但能带来很高的短期收益，而低价防守则能稳住整体表现，因此将两者结合，能有效实现风险分散。
3. 最优策略组合的选择
根据回测数据，1234组合是目前最为稳健且收益可观的策略组合，卡玛比最优，说明它在控制回撤的同时，依然能够保持相对较高的收益。对于投资者来说，这种策略组合最适合长期持有。
四、总结：如何选择适合你的策略组合？
通过策略的优化与组合，我们发现了不同策略在不同时期的表现差异，也找到了最优的组合方案。对于不同风险偏好的投资者，我们可以选择以下策略：
稳健型投资者：选择含最低回撤的组合，获得稳定收益且回撤较小。
适度风险投资者：选择低价防守 + 高价高收益 + 低价进攻组合，在保证适度回撤的基础上获得更高的收益。
激进型投资者：选择高价高收益策略+1或2策略，以追求较高回报，但需要承受较大的波动和风险，不过相对单策略，回撤依然大幅下降了。
风险厌恶型投资者：选择低价防守 + 最低回撤组合，确保回撤最小，适合极度保守的投资者。
各位家人，把你们的策略组合试试，找出与你更适配的策略组合，大年初五，祝大家喜迎财神，马年发财！
- 过拟合，样本外完全无法实现
- 引入了未来函数
- 回测程序写的有问题
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-15最大回撤
就不用往下看了
如果是真的，那就毁我道心
除非我给50%我的资金加沟子也给他
否则不会给我透露
而且他靠这个策略连2-3线男女明星都能拿下
为什么看上我？
说明他玩的BT
但幸好99.997%是假的或者错的
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我的经验是，做量化策略的时候，并不把回测仅仅当黑箱看待，而是重点去思考里面的逻辑，回测主要功能是验证，这样就不容易回测屌炸天，实盘跌成狗。
我在前年做可转债策略时，有三个策略选择：按溢价轮、按价格轮、按双低轮(排除临期)。
低溢价收益很高，但仔细研究过就知道，几乎所有的低溢价都是正股拉出来的，正股拉高后，回落风险很大，可转债也会跟着跌，简单地说，低溢价就是追高，所以虽然收益高，但波动也大，市场不好时很不稳定。
双低相对起来正股拉高幅度不大，安全很多，也稳定，但是因为低溢价权重的存在，依然有部分追高的负收益换仓。
低价呢，如果当纯债，波动小，收益不高，要么就是价格这么低是因为正股公司垃圾，显然溢价率也是不能缺少的。
当时我想的是，既然溢价率不能少，但是用它换仓又容易出现负收益(A换B，后来B又换回来A有时总体收益是负的)，当时可转债总体价格也不高，一堆100元左右的低溢价(溢价率小于30％)转债，那么我就把低溢价作过滤因子，仅用价格作排序因子，这样前面的例子中AB换两次过来负收益的可能性就会大幅减少了。于是我制定了这个策略，下面是去年的结果：
一、低溢价，收益高，但波动也很大，进场时机不好心态容易崩：
二、双低，收益较低，因为有很多无效换仓：
三、我的策略，收益比低溢价低，但是预料中的稳定：
实盘结果，与回测如出一辙，我非常满意：
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我把原文和疑问分别发送给豆包和元宝：
这是集思录的一篇文章，请你从专业角度，指出这篇研究报告的不足，包括过程有什么缺失的，或者不严谨的地方，比如未标注回测时间区间；结果是否合理，比如9.15%的回撤竟然有67.04%的年化收益？豆包回复总结：
这篇报告更像是 “营销式回测” 而非专业研究。元宝回复总结：
这篇文章更像是一个展示优异历史数据的“营销材料”，而非一份严谨的研究报告。其呈现的“圣杯”级收益风险比，在真实的金融世界里几乎不存在。无意冒犯，请各位自行分辨。
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要知道，所有策略（不管是价值投资还是价格投机）都是根据历史数据预测未来。但资产价格未来的表现不仅仅由历史条件决定，同时也受未来不可预测因素的影响。
未来不可预测因素可能有利于策略也可能不利于策略，如果你的策略高收益、低回撤，那么就要小心了。自己就要仔细想想，是否过度拟合了？是否使用了未来函数？是否存在幸存者偏差？是否忽略了交易成本？
1、过度拟合：
使用多个因子、多个条件、多次筛选获得一个满意的回测结果。如果你的策略使用了超过3个参数、2个过滤条件语句，那么基本上就是过度拟合了。因为决定资产价格涨跌的主要因素不会这么多，最多也就2个了不起了。如果某个标的资产价格的波动需要很多因素合力，那么这个标的就不值得投资，这是简单的概率问题。
2、未来函数：
使用了开仓时点及其之后的历史数据做为策略条件，典型的就是使用收盘价作为开仓成本。
3、幸存者偏差
以当前的标的组合去回测历史数据。比如你用英伟达、苹果这些股票的组合拿去做回测，很容易得到一个非常好的回测结果。因为他们是幸存者。
这些都是回测最常见的坑，做得越久，坑越多。
walkerdu - 为着理想勇敢前进
可以自行调整，特别激进的可以设置两个甚至三个账户做高收益策略，特别保守的可以多设置低价防守策略账户
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