交易策略，是基于量化信号来决定何时买入和卖出，从而进入和退出市场仓位的完整流程。一套交易策略通常会包含交易计划，用于明确交易方法、收益目标、风险承受能力以及时间周期。成功的策略必须具备“优势”，体现在进场与持仓管理方式上，从而实现收益最大化、亏损最小化。

从零开始创建一套交易策略，需要完成以下步骤：

✔ 提出潜在策略的构想

✔ 设计进场与出场规则，实现盈利结构

✔ 研究样本图表，观察历史表现

✔ 使用软件进行回测

✔ 优化信号参数

✔ 评估胜率、盈亏比、最大回撤和收益率

✔ 进行实盘前的模拟或小规模实盘测试

✔ 观察真实资金表现

✔ 根据需要调整仓位规模与参数

✔ 量化改进方向，减少亏损、提高收益

✔ 判断策略是否符合你的风险承受度、盯盘时间、压力水平与投入产出比

交易者首先必须决定自己想采用哪种交易方式：

✔ 剥头皮交易者

✔ 日内交易者

✔ 波段交易者

✔ 趋势交易者

✔ 长线持仓交易者

✔ 趋势跟随者

策略交易的市场也需要明确，包括股票、ETF、期权、外汇、期货和加密货币。

此外，交易者还需决定自己是主观交易者还是机械交易者，或两者结合。实际上，所有策略都多少带有一定主观性，比如策略构建、选标的列表以及风险参数设定。

一套交易策略有三个核心环节：进场、出场和仓位管理。

进场信号应当在“胜率最大”的时候让交易者入场。无论是因为动量信号判断突破将沿最小阻力方向延续而进场，还是因为价格处于极度超卖区间、反弹概率较高而低吸，这两种结构都必须具备更高的成功概率。

出场主要有两个目的：第一是控制亏损，第二是锁定利润。止损的作用是在交易大概率无法按预期运行时，将亏损控制在可接受范围内；移动止损则是在趋势开始转弱时，提示应当及时锁定已经获得的利润。

仓位大小应根据交易者在止损触发时愿意承担的最大亏损来设定。同时，仓位也不能大到影响交易纪律——如果仓位过大导致情绪紧张、自我作祟，从而干扰策略执行，那就是风险管理出了问题。

研究历史图表可以帮助你理解趋势的性质、价格区间的结构以及波动率的变化。通过量化价格行为中反复出现的模式，可以运用反应式技术分析来设计进出场规则，形成“大赚、小赚、小亏”的结构，从而在自己的交易周期内实现长期盈利。

回测软件是快速检验交易信号历史表现的工具。你可以将进出场参数输入软件，立即查看该策略在过去的表现。这样可以迅速淘汰无效策略，并寻找真正具备优势的信号。

在回测过程中，还可以通过微调参数来优化有效信号，使其更好地适应图表中的波动。你需要找到一个在最大回撤可接受的前提下，收益率足以匹配风险与时间投入的策略结构。

基础回测应包括：

❍ 选定回测图表

❍ 进场信号

❍ 出场信号

❍ 胜率

❍ 平均盈利与平均亏损

❍ 最大回撤

❍ 总收益率

理解一套策略的“优势”来源至关重要。优势要么来自高胜率并且把亏损控制得很小，要么来自少数几笔大盈利，同时把多次亏损都控制在较小范围内。

在优化交易策略时，有几个重要原则需要考虑：

❍ 所有用于优化策略的调整，都必须量化为新的参数，并重新进行回测。

❍ 新优化后的信号或仓位参数，必须在充足的历史数据中、跨越多种市场环境进行回测。

❍ 第二次回测必须使用足够大的样本数据，以确保结果具有统计意义，而不是只在某些特定市场环境中测试，从而“优化”出好看的历史表现。

❍ 保持调整简单。减少策略参数和变量的修改，有助于避免过度拟合。

❍ 使用两组数据进行回测，可以避免被随机性误导。先在样本内数据中测试与优化，再用样本外数据进行验证，才能看出哪些改进是真正有效的。

将回测过的系统投入实盘交易，可以让交易者更深刻地理解，在真实资金风险下执行策略所需的努力、纪律、挫败感、压力以及盯盘时间。理想的交易策略应当让交易者在盈利或亏损时都能从容执行，因为他清楚策略的预期胜率和回撤结构。交易者既要对策略有信心，也要对自己能够长期稳定执行策略有信念。

很多时候，随着对策略在不同市场环境中表现的理解加深，交易者会实时调整仓位规模和风险暴露。

成功交易，是交易者与策略长期进化的过程，不断优化出最适合自己的方式。最好的交易策略，不是理论上最完美的那一个，而是你能够长期稳定执行、压力最小、收益最大的那一套。你的交易应该让你感觉是在经营一门生意，而不是去赌场进行高风险的赌博。