AI时代：码农的涅盘重生 第77章 多策略组合(第2页/共3页)


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    第三个策略是网格交易。这是最“机械”的策略，也是林晨以前最看不上的——“太没技术含量了”。但现在他明白了，策略没有高低之分，只有适用与否。

    网格交易的核心是在某个价格区间内，设置等间距的买入和卖出挂单。比如某只股票当前价格10元，设定网格间距5%，那么就在9.5元挂买入单，在10.5元挂卖出单。价格跌到9.5元就买入，涨到10.5元就卖出，赚取这5%的差价。

    林晨选择将这个策略应用于可转债。因为可转债具有“下有保底”的特性，在面值附近下跌空间有限，非常适合网格交易。他编写了一个自动挂单脚本，对持仓的几只可转债进行网格管理。

    class GridTrader:

    def __init__(self, symbol, center_price, grid_width=0.05, grid_num=5):

    self.symbol = symbol

    self.center = center_price # 网格中心价

    self.width = grid_width # 网格间距比例

    self.num = grid_num # 向上和向下的网格层数

    def generate_grids(self):

    grids = []

    for i in range(-self.num, self.num+1):

    price = self.center * (1 + i * self.width)

    if i ＜ 0:

    grids.append({price: price, typebuyqty: 100})

    elif i ＞ 0:

    grids.append({price: price, typesellqty: 100})

    return grids

    三个策略独立开发完成后，真正的挑战来了：如何整合？

    林晨在架构设计上花了整整两天时间。他设计了一个“策略调度器”，核心逻辑是根据市场状态动态分配资金权重。

    第一步，市场状态识别。他编写了一个状态分类器，根据过去20个交易日的波动率、趋势强度、成交量变化等指标，将市场分为四种状态：强势上涨、强势下跌、宽幅震荡、窄幅震荡。

    第二步，策略权重分配。在强势上涨趋势中，趋势策略分配到70%资金，均值回归策略20%，网格交易10%；在宽幅震荡中，均值回归策略分配到60%，趋势策略20%，网格交易20%；在窄幅震荡中，网格交易分配到50%，均值回归30%，趋势策略20%。

    第三步，动态调整。每周末进行一次状态重评估和权重再平衡。

    “这就像自动驾驶系统”，林晨在代码注释中写道，“根据路况（市场状态）自动切换驾驶模式（策略权重）。直道加速（趋势策略），弯道减速（均值回归），堵车时跟车（网格交易）”。

    系统整合完成的那个下午，林晨泡了一杯浓茶，坐在电脑前启动了回测。

    他选择了过去三年的数据，涵盖牛市、熊市、震荡市各种行情。回测结果让他屏住了呼吸。

    单一趋势策略：年化收益率18.7%，最大回撤32.4%，夏普比率0.86。 单一均值回归策略：年化收益率15.2%，最大回撤25.8%，夏普比率0.79。 单一网格交易策略：年化收益率12.5%，最大回撤15.3%，夏普比率0.92。

    而多策略组合：年化收益率21.3%，最大回撤降至18.2%，夏普比率提升至1.24。

    “成了”。林晨长长地吐出一口气。

    最大回撤从32.4%降到18.2%，这是质的飞跃。在投资中，控制回撤比追求高收益更重要——因为50%的回撤需要100%的收益才能回本，而20%的回撤只需要25%的收益就能恢复。

    夏普比率从不到1提升到1.24，意味着每承担一单位风险，获得的收益补偿更高了。

    更重要的是，收益曲线变得平滑了。在单一策略大幅回撤的时期，多策略组合因为其他策略的盈利而抵消了部分损失，整体曲线呈现出“小步快跑、稳步向上”的态势。

    林晨将新系统部署到实盘。股票账户的7万资金，他分配了3万给趋势策略，1.5万给均值回归，0.5万给网格交易。期货模拟盘和可转债实盘也做了相应调整。

    一周后，效果开始显现。

    周一，市场震荡，趋势策略小幅亏损，但均值回归策略盈利，网格交易赚取了几个价差，整体账户微涨0.3%。

    周三，市场突然上涨，趋势策略抓住了突破机会，单日盈利1.8%，均值回归策
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