最大回撤控制在百分之九以内。

真正重要的，是最近几个月的样本外结果。

从模型主要框架确定以后，测试数据不再参与参数训练。

即便经历市场连续下跌、流动性收缩与数次剧烈波动，策略依旧保持正收益。

“一亿元实盘测试账户，从八月开始运行。”

梁文丰说道。

“截至本周，累计收益百分之十二点八。”

“最大回撤百分之二点七。”

“股票组合本身受到过市场下跌影响，股指对冲与仓位控制抵消了大部分系统风险。”

“目前，模型与大盘的相关性已经压到很低。”

陈默继续向后翻。

最极端的几天里，一代模型同样出现过亏损。

它没有准确预测每一次下跌，也无法避开所有错误信号。

可当市场环境发生变化时，模型会主动收缩暴露，削减失效因子的权重。

能够赚钱很重要。

知道什么时候少下注，同样重要。

“容量呢？”

“初步估计十二亿到十五亿元。”

边学章回答。

“超过十五亿元以后，部分中小盘因子的冲击成本会迅速上升。”

“如果只使用流动性更好的股票，并降低换手率，容量可以扩大到二十亿元左右。”

“但收益也会下降。”

十亿，是目前最舒服的规模。

既能验证策略在大资金下的表现，又不会立即碰到容量上限。

“风控测试呢？”

“做过六类极端情景。”

梁文丰接过话。

“股指期货流动性突然下降、个股大面积停牌、对冲基差失真、行情数据中断、交易通道延迟，以及模型连续五个交易日失效。”

“任何一项达到预设阈值，系统都会自动降低仓位。”

“如果多个风险同时出现，交易权会转交人工风控。”
本章未完，请翻下一页继续阅读.........