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第285章 AI量化（第2页）
“没有使用未来数据，停牌、涨跌停、成交冲击和交易费用全部按照保守口径计算。”
陈默翻开报告。
过去八年的历史回测中，模型年化收益率超过百分之三十。
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？”
