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第71章 优化策略（第4页）

比如mAcd看涨，但RSI已严重超买。

他需要设计更精细的冲突解决规则，不是简单投票，而是分析矛盾背后的市场情境——是强势逼空行情，还是顶部衰竭征兆？

回测系统也需要升级。

原来只记录盈亏，现在要记录每一笔交易触发时，各个因子的具体得分、市场状态分类、最终决策总分。

这样事后才能分析哪些因子有效，哪些是噪声。

第三天深夜，初步版本完成了。

林晨用过去两年的A股数据（2023年初至2024年底）进行回测。

这个时间段包含了下跌、震荡和反弹多种行情，是很好的测试场。

他启动了回测程序。

进度条缓慢爬行。

屏幕上不断刷出模拟交易记录：

2023-04-15，买入，因子得分:72.3（AI:65，趋势:15，震荡:-7.7），状态:震荡市

2023-04-22，卖出，收益率:+3.2%

2023-05-06，买入，因子得分:58.1（AI:70，趋势:-5，震荡:-6.9），状态:下跌市-＞忽略，未交易

2023-07-11，买入，因子得分:81.5（AI:68，趋势:20，震荡:-6.5），状态:反弹市

...

两个小时后，回测结束。

林晨屏住呼吸，看向最终报告。

回测周期：2023-01-04至2024-12-29（约两年）

初始资金：100，000元

最终资金：136，847元

总收益率：36.85%

年化收益率：约17%

最大回撤：8.2%

胜率：61.3%

交易次数：147次

他眼睛一亮。

相比之前单一模型回测的大起大落（年化可能更高但回撤常超过15%），新策略的曲线平滑了许多。

36.85%的总收益不算惊艳，但关键在于最大回撤控制在8.2%——这是一个职业投资者可以接受的波动范围。

胜率从55%提升到61.3%，意味着交易质量在提高。

“有戏”

。

林晨握了握拳，疲惫的脸上露出笑容。

但他没有立刻庆祝。