前言一句“适合牛市”往往说得太早一套策略在上涨的年份赚了钱在下跌的年份亏了钱。有人据此说“它只适合牛市。”这句话听着有道理却可能跳过了最重要的一步**当时的人能否知道自己正处在所谓的牛市**如果先看完整段行情再把上涨的一截涂成“牛市”研究者实际上用未来走势给过去的每一天起名。拿这样的标签指导交易就把答案写在题目里了。第十二篇检查动量选股与均值回归是否会在同一天亏损。本篇沿用这两套常见模板往前追问一步**共同亏损集中在什么样的市场环境**我们不把“牛熊”当成事后公认的历史称号而用前一交易日已经看到的指数价格事先划出“强势、弱势、过渡”三种研究状态。然后逐日审查收益、现金仓位与成交成本。本文提供完整的实验口径与配图但没有运行新的行情分组实验。示意数字只用于解释计算图表不代表平台实测。真正的答案必须由同一数据版本下的两次可信回测和指数原始行情共同给出。目录前言一句“适合牛市”往往说得太早01先给“行情”一条当时就能执行的定义02把指数、策略与交易日对齐03分行情成绩单先看赚了什么04赚钱时有多少仓位亏钱时又剩多少05同一种行情也有不同的连续路径06两套策略何时一起失手07别把行情分类调成漂亮答案08什么证据才配得上“只在牛市赚钱”关于本文的研究口径参考资料01先给“行情”一条当时就能执行的定义媒体回头讲牛熊通常看的是一整段已经结束的走势策略研究需要的是交易当时可知道的状态。本文示范用平台支持的“中证全指”原始收盘价作为市场温度计。它不是天然正确的唯一指数只是这次研究在看结果前选定的观察尺。研究者必须先核实本地是否有完整行情没有则记录为实验未满足条件或在看策略成绩之前登记更换指数不能看完结果再挑最有利的一只。设P t P_tPt​为指数在交易日t tt的真实收盘价。计算截至前一交易日的120日均价M A 120 , t − 1 MA_{120,t-1}MA120,t−1​和近20个交易日涨跌幅R 20 , t − 1 P t − 1 / P t − 21 − 1 R_{20,t-1}P_{t-1}/P_{t-21}-1R20,t−1​Pt−1​/Pt−21​−1给当天策略收益贴标签S t { 强势 , P t − 1 M A 120 , t − 1 , R 20 , t − 1 3 % 弱势 , P t − 1 M A 120 , t − 1 , R 20 , t − 1 − 3 % 过渡 , 其余有完整资料的日期 S_t\begin{cases} \text{强势},P_{t-1}MA_{120,t-1},\ R_{20,t-1}3\%\\ \text{弱势},P_{t-1}MA_{120,t-1},\ R_{20,t-1}-3\%\\ \text{过渡},\text{其余有完整资料的日期} \end{cases}St​⎩⎨⎧​强势,弱势,过渡,​Pt−1​MA120,t−1​,R20,t−1​3%Pt−1​MA120,t−1​,R20,t−1​−3%其余有完整资料的日期​这些120日、20日和3%的数字是预先写下的研究示例不是经过本项目回测证明的最佳阈值也不是行业统一的“牛熊标准”。当长期位置和短期方向不一致或短期涨跌没有超过3%都归入“过渡”。均线不足120个有效交易日、前一日指数价格缺失、20日比较端点缺失时标记“未知”不硬分进过渡。阈值等号落在哪一组也要事先约定本篇示例中等号归过渡。图1三类状态由前一交易日已经发生的指数价格决定灰色“未知”是资料不足不是第四种行情。规则为方法示意。最重要的是标签的时间如果周二收盘仍满足强势条件周三才突然下跌周三的策略收益仍归在周二已知的强势状态。这看起来不如事后称它为“下跌日”顺眼却保留了研究者当时真实拥有的信息。周三收盘后若条件变化影响的是周四标签。状态标签不等于订单本篇只分组观察没有让策略看到标签后自动切换。02把指数、策略与交易日对齐两套策略沿用第十二篇的对照口径同一股票池、数据版本、成本与成交规则、日期、初始资金和调仓频率。若继续采用“均衡、每周调仓、最多5只”的共同持股上限要记下均值回归模板原默认是6只本研究已把它改为5只。若用原始预设就应明确这是5只与6只的两套策略不装作其余条件完全相同。指数数据应从平台数据管理 → 基准行情选择“中证全指”确认覆盖率再下载完整原始行情。平台运行结果中的benchmark_equity是为画基准净值而计算的列某个回测日缺少指数行情时当前实现会沿用上一收盘价。画一条连续基准线可以理解但不能把这条填补后的线拿来判断行情状态缺失日可能被误写成“横盘”。状态分类应使用benchmark_bars的原始raw_close并逐日检查实际观测日期。图2交易日t tt的策略收益配交易日t − 1 t-1t−1已知的市场状态。缺资料的日期单列不能自动补零。两次回测各自保留nav.parquet、positions.parquet、订单和费用明细、配置快照与可信度报告。先检查是否有审计失败、首尾日期不同或异常净值再按共同交易日期求收益。任何一方缺估值该日就不能硬凑成双策略比较。指数有价而策略没值与策略有值而指数缺价都是不同的数据问题缺口清单应随实验保存。03分行情成绩单先看赚了什么设E k , t E_{k,t}Ek,t​为策略k kk在t tt日收盘的账户总资产含现金、费用后的结果每日净收益为r k , t E k , t E k , t − 1 − 1 r_{k,t}\frac{E_{k,t}}{E_{k,t-1}}-1rk,t​Ek,t−1​Ek,t​​−1对每个状态分别列出有效交易日数、平均日净收益、收益为正的日数比例和收益分布。只写“强势赚15%、弱势亏8%”远远不够强势可能有500天弱势只有20天也可能某一状态的大部分收益都来自很少几个异常日。中位数、分位区间和最差几天的原始日期有助于看清这一点。图3需由真实运行填入的表格。各状态样本天数与连续段数必须与收益并列。还要把策略和同日指数放在一起。若强势时动量平均每天赚0.08%指数平均每天涨0.10%可以说账户这类日子赚钱却不能因此说它“战胜市场”。反过来弱势时策略亏0.04%、指数跌0.20%账户仍在亏钱但相对指数跌得少。这里的数字全部是手工教学例子指数原始收盘价是价格口径不是包含全部分红的全收益基准所以两者的日收益差额只能称“相对这条价格指数的差额”不能直接冠名为严格意义上的超额收益或阿尔法。分组均值还会被各状态出现的频率影响。设n s n_sns​是状态s ss的有效天数r ˉ s \bar r_srˉs​是该状态的平均日收益n nn是全部有效日数则r ˉ ∑ s ∈ { 强势,弱势,过渡 } n s n r ˉ s \bar r\sum_{s\in\{\text{强势,弱势,过渡}\}}\frac{n_s}{n}\bar r_srˉs∈{强势,弱势,过渡}∑​nns​​rˉs​这只是日收益平均值的拆分不是把非连续日期的收益直接相加更不是重新生成一条可交易净值。它提醒我们即使某策略在强势状态表现好如果强势日很少整段历史的贡献也未必大反过来某类状态样本太少漂亮均值也可能靠不住。04赚钱时有多少仓位亏钱时又剩多少同一状态下账户净值可能因选股而变也可能因仓位而变。动量选股在弱势环境里没有合格股票时账户可能部分或大部分持有现金均值回归在短期下跌时可能仍挑到股票。应按状态列出每日实际持股市值占总资产比例、全现金日数、换手、费用和未成交订单而不只看信号发出次数。图4应把净收益和实际股票仓位并列图中刻度为示意不代表两套策略真实仓位。若弱势期策略回撤较小但长期只有10%股票仓位这是一条有价值的风险控制事实它不能直接证明“在跌市里选股仍然有效”。相反若弱势期保持高仓位却跑赢价格指数才值得进一步查选股、行业、市值与成本的贡献。可以另列“有持仓日”的条件收益作诊断但主成绩必须保留所有日期事后只挑策略愿意入场的日子会把空仓成本和错过反弹的日子藏起来。仓位的时间也要核对。收盘后的持仓解释下一交易日账户将面对的风险若要解释当天的收益应查当天价格变化前实际持有的股票以及当日成交发生的时间。不能拿当天收盘才形成的新目标仓位去解释当天已经发生的全部收益。尤其在状态切换附近忽略这一日的差别容易把“行情变化后才减仓”写成“提前避开了下跌”。05同一种行情也有不同的连续路径把所有“弱势日”抽出来做一张平均表可能把十几次短促调整和一次漫长下跌混成同一种经验。账户在连续下跌中的现金、成交和回撤路径和零散的单日下跌并不一样。每个状态除了交易日数还要记录连续状态段数、每段持续天数、段内起止净值。一段从强势转入弱势、又很快返回过渡的过程也值得保留不要只展示持续最久的那段。图5强势、过渡、弱势的连续段用于检查路径不是从本项目行情推算出的真实年份。这里有一个容易出错的“最大回撤”算法把历史上所有弱势日依次拼成一条新曲线再对这条虚构曲线求最大回撤。原本相隔几个月的两天被粘在一起中间的盈利、亏损和持仓变化全消失了。正确做法是保留账户原始时间轴报告全路径最大回撤若要看弱势段内回撤就在每一段真实连续的弱势期内单独计算并说明状态切换当天怎样归属。短到不足以形成可读路径的段直接报告天数不强算“牛市最大回撤”。每种状态还需要足够多的独立段。300个弱势交易日若全来自一次市场事件不能装作获得了300次互相独立的检验。按段列结果至少能看出“多个时期重复出现”和“只在一场行情中有效”的差别是否有统计把握仍需更谨慎的时间序列方法与后续样本来判断。06两套策略何时一起失手第十二篇要求记录动量和均值回归的共同亏损日。现在给每个共同日期贴上事前状态标签就能问得更细**已知的弱势状态中两者一起亏损的天数与幅度有多少**已知强势状态里突发下跌时又怎样后一类尤其重要因为周三的大跌不能倒过来把周二的“强势”改成弱势。图6各格数值待实际回测计算。共同亏损应同时报告天数、占比与平均损失并列市场当日变化。可在每个状态内分别算“两者都亏日数 / 该状态的双方有效日数”和“动量亏损时均值回归也亏的日数 / 动量亏损日数”。两种分母回答不同问题。还要看同一天的指数涨跌和两边股票仓位避免把整个市场同时下跌误写成某一个策略独有的问题。若弱势状态里几乎没有投资日读者也需要知道共同亏损少可能主要是因为两边都在持现金。这一章不构造一个50%/50%的“组合收益”。两套独立账户的并排结果可以检验共同风险却不能替代共享现金和统一订单的组合回测。第十二篇已经解释了这条边界本篇的行情分组也不能越过它。07别把行情分类调成漂亮答案只要愿意试足够多种“牛熊线”很容易找到一套刚好把大涨日放进强势、大跌日放进弱势的定义。60日还是120日均线、涨幅阈值是2%还是3%、选沪深300还是中证全指、标签提前一天还是不提前一天都会改变表格。先看结果再挑规则是另一种参数挑选。Halbert White关于数据重复用于模型选择的研究给出的提醒放在这里同样适用筛选过很多方案后的最好成绩不能当作一次独立验证。本篇建议把中证全指、120日均线、20日涨跌、±3%、前一交易日信息先登记为主方案。若担心结论只依赖这组数字可在看结果前再登记一组有限的敏感性检查例如仍用同一指数、只把120日均线改为60日。检查的目的不是从中选赢家而是看“只在强势赚钱”的说法是否轻易翻转所有尝试和变化都应留在附表。图7研究顺序示意。替代规则必须事前登记样本外不能被反复用来选最漂亮的分类。再把时间分为规则形成期与后续检验期。即使主方案在形成期的强势日表现突出样本外仍需同时报告三个状态的天数、段数、收益、仓位和费用。若后续期几乎没有弱势段只能说“尚未充分检验弱势表现”不能用空白格断言策略已跨越牛熊。若想进一步设计“强势开动量、弱势开均值回归”的切换策略那是新的交易规则它必须单独回测切换时点、持仓迁移、费用和样本外表现不能把本篇条件分组表直接当成切换策略收益。08什么证据才配得上“只在牛市赚钱”写结论时先用一个完整句子交代口径“在某数据版本、某股票池与成本模型下以中证全指前一交易日价格按预定规则划分强势、弱势、过渡某策略在各状态的有效样本分别为多少天、多少段。”然后再写收益、价格指数差额、实际仓位、共同亏损与样本外情况。缺了一项结论的范围就要相应收窄。图8发表前填写的结果页所有数字留空。结论栏应随样本数量和审计状态调整。可能出现三种截然不同的结果。第一种策略只在强势状态有正净收益弱势和过渡均受损这支持“收益依赖强势市场”的描述但还要看强势期是否只是跟着指数上涨。第二种弱势时账户亏得少主要靠空仓这说明风险暴露变了却不是“选股在熊市赚钱”。第三种多个弱势连续段和样本外时期都有稳定的净收益或可靠的相对表现这才值得进一步追查信号是否在弱势环境仍有独立价值。它们都只是未来实测可能出现的解释路径本文不预先宣称哪种真实发生。“只在牛市赚钱”是一句很重的话。它至少需要事前能认出的行情定义、可信的逐日账户结果、足够的连续状态段以及冻结规则后的后续验证。若这些条件还没有满足最诚实的结尾不是替策略贴“牛市专用”标签而是清楚写出我们已经知道它在哪些历史日期赚钱尚不知道这种分法能否帮助识别未来。关于本文的研究口径封面与图1—8是编辑配图和研究方法图正文0.08%、0.10%、−0.04%、−0.20%等数字均为教学例子不能作为策略收益引用。行情分类使用“前一交易日信息”是为避免把当天已发生的涨跌偷渡进当天标签它不自动证明状态具有预测力。原始指数价格是价格口径和策略含现金、税费的净值并非完全等价的总回报比较。强势、弱势与过渡仅是本文定义的研究分组不等同于监管、交易所或宏观经济意义上的“牛市”“熊市”。真正复核时请保存事前规则、指数代码与原始数据、两次运行编号、配置快照、可信度报告、缺失日期清单、各状态天数与连续段数以及全部事前登记的敏感性尝试。若数据、审计或样本量不满足研究要求结论应写“不可判断”不补造数值。参考资料Andrew W. Lo, “The Adaptive Markets Hypothesis: Market Efficiency from an Evolutionary Perspective,”The Journal of Portfolio Management, 30(5), 2004, 15–29. 作者在 MIT 提供的论文摘要。本文借其“市场环境与投资行为可能变化”的研究动机该文不是本项目策略分行情表现的证据。Halbert White, “A Reality Check for Data Snooping,”Econometrica, 68(5), 2000, 1097–1126. 期刊原文与 DOI。用于说明重复搜索分类方案会削弱单次“最优结果”的可信度。