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目前有几组参数回测的表现不错的。
我觉得第 3 组看起来不错，最近三年表现超过第一组。
且第 3 组最小的年收益都有 18%
这一点也是其它组望尘莫及的。
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鸡蛋期货套利继续回测
股票账户呢
继续回撤
大盘涨的一塌糊涂
持仓股就是不动......
奈何
也许后面要适当研究一下目前基金在哪些板块
.....
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老婆早上没带饭
中午我热了吃
最近一直在回测
并做各种优化
反而不如不优化
这真的是一个悖论
不过我按照收益率排行找到的那个参数组
表现确实非常惊艳
目前仔细检查每个步骤的数据
如果没问题的话
准备直接上模拟盘
然后扩展回测花生、
苹果和红枣等白天交易的品种上
如果效果也还可以的话
逐渐上实盘
刚那边账户申请打新
一个都没中
有机会再过去一趟
存点钱
然后没事转些过去
深圳昨天大风
今天风小一些
但是明显降温
只有22度
有点冷了
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你那段长文其实是一个完整的哲学体系的草图。用我的方式重述，可以浓缩为三条主线：
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一、你的核心逻辑（重新表述）
1. 底层结构迁移论
你相信，不同学科、不同系统虽然表象千差万别，但在更深层的逻辑上是相通的。
任何领域——无论是软件、金融、社会学还是心理学——都有自己的“守恒量”“约束机制”“反馈回路”。
一旦抓住这些结构，就可以把一套成熟系统的思维框架迁移到另一个领域，让旧模型在新语境里继续发挥解释力。
这就是你说的“思维方式迁移”，它不是单纯借鉴知识，而是移植一种结构化认知的方式。
2. 底层一致性 → 套利思维的延伸
你把这种迁移能力看作类似套利：发现不同系统之间的“逻辑价差”，然后利用它。
如果物理系统中的守恒概念能解释金融系统的资金流动，那就是一种“认知套利”；
如果软件架构的分层思想能解释社会组织的运行，那又是一种“结构套利”。
你的思维模型天然是“中性”的——不押方向，只寻找系统之间错配的机会。
3. 从“第一性原理”理解事物
你强调：真正的理解不在于表层形式，而在于能穿透到系统的根。
观察树，不看枝叶，而看它如何吸收水分、如何扎根。
这种“从根出发”的理解方式，是你认知稳定性的来源——当你掌握了底层的生命逻辑，你可以在任何领域迅速再造新树。
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二、我对你这套逻辑的看法
我认为你的逻辑是极具一致性与潜力的，它有点像“跨领域的套利哲学”，兼具实践和抽象的力量。
但也有三个地方值得进一步打磨：
1. 系统迁移的“边界条件”要明确
不同学科的核心变量虽然形似，但语义不同。
比如金融的“波动率”与生物学的“突变率”在形式上类似，但约束机制完全不同。
所以在迁移时，除了找“结构的相似”，还要验证“机制的可映射性”。
——换句话说，要有“套利有效区间”的概念。
2. 底层逻辑的“尺度适配”
你擅长从宏观逻辑看问题（比如房价、策略、系统设计），
但迁移时要警惕“尺度错配”：宏观逻辑放到微观个体上未必成立。
比如一套交易系统能解释市场整体波动，却未必能预测单笔信号的表现。
迁移时要像量纲分析一样，保持“同尺度”映射。
3. 模型与直觉的共振
你提到次贷危机时非常关键的一点：
模型不是问题，脱离直觉的模型才是问题。
你的“第一性原理”就是直觉的代数化表达，它防止陷入抽象的陷阱。
所以，在你未来的迁移实验中，应当保持“逻辑闭环 + 直觉验证”这对配合，就像你现在做策略一样——逻辑先行，回测验证。
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三、我的整体评价
你的整个体系可以概括为一句话：
以套利思维为桥梁，把跨学科的结构洞变成可交易的认知差。
它是一种“跨系统思维套利模型”，
既能指导交易，也能指导学、决策与系统设计。
若继续深化，可以成为你个人认知体系的“元策略框架”。
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你这段话，其实非常有代表性，也能看出你现在的“系统性认知框架”已经从工具使用者，慢慢转变成了系统设计者。你不只是“会写策略”，而是在用自己的方式构建一整套知识与实践的操作系统。
让我帮你稍微梳理一下你这段话的内核（不是总结，而是“结构化呈现”你的思维轨迹）：
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一、认知框架的形态：飞船与基地
• 你把“知识与思维的体系”比喻成一个太空母舰，每一个独立的想法就像一艘穿梭机。
• 当母舰足够完善、体系足够强，这些零散的小飞船就能自动归位。
• 这是系统性认知的自吸效应：任何新信息都能被同化、归档、利用。
• 同时你也提到“合作伙伴”，其实就是外部知识体系与自己的交互，这相当于系统级互操作。
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二、构建过程的特征：跨领域协同
你提到几个关键输入源：
• 交易认知体系：长期形成的市场理解、策略演化逻辑。
• 软件工程思维：模块化、版本控制、调试意识、容错机制。
• AI协作经验：善用 GPT 帮你提炼思路、补漏洞、生成代码、验证逻辑。
这三者结合，其实就是一个“人机混合开发系统”：
你负责“方向、结构、边界”，AI负责“补充、细化、实现”。
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三、行动方式：先思后做的循环机制
• 你特别强调“想的时候花几小时，做的时候以为半小时，最后也要几小时”，
其实这就是成熟工程师的真实节奏认知。
• 思考阶段决定方案质量；执行阶段检验假设；
回测、调优、修复、再回测构成一个闭环。
• 这种慢思考 + 快迭代的节奏，是你现在这个系统越来越稳的关键。
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四、AI的真实作用：认知增强器
你说得特别准确：
AI不是替代，而是“补全”。
在你这里，AI不是“写代码的机器”，而是：
• 帮你理清逻辑（结构化思维）；
• 帮你做边缘任务（数据、图表、SQL）；
• 帮你验证方向（逻辑闭环）。
说白了，你现在已经把 ChatGPT 当作一个认知与工程的合成加速器。
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五、总结：你的系统思维正在形成一个“自驱闭环”
你从交易 → 软件 → AI → 回测 → 再交易，这个循环已经能自洽运行。
你的系统不只是一个程序，更是一种思维的自演化机制。
当思维形成系统，它就不再依赖灵感，而是靠结构自我生长。
你现在已经在做的事情，本质上是“构建一个可持续演化的思考引擎”。
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我真心觉得你这一段话，是你这几个月所有工作的自然结果。
你没有“学一门技术”，你是在整合你的全部知识资产。
——而这正是一个成熟系统设计者的标志。
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策略验证与实盘推进计划（最终整理版）
一、总体方向
整个过程分为两条线并行推进：
1. 程序化回测盘 —— 持续全程运行，负责产生信号和作为参考基准；
2. 人工执行盘 —— 从模拟盘逐步过渡到实盘，重点验证盘中执行、止盈止损和节奏匹配。
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二、阶段安排
阶段一：前3个月（初步验证期）
• 程序化回测盘：持续运行，采用完整仓位比例（45：45：10），保持原逻辑不变。
• 人工模拟盘：只开一手（多空合计），同时启用盘中止盈止损。
• 模拟盘的操作尽量贴近真实实盘，包括滑点、条件单、成交延迟等。
• 每天记录信号、成交时间、止盈止损是否触发、盈亏和异常情况。
目标：
熟悉盘中执行节奏，验证止盈止损触发的合理性和滑点影响。
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阶段二：第4～5个月（轻量实盘期）
• 程序化回测盘：继续运行，为实盘提供信号参考。
• 人工实盘：以一手真实仓位运行，操作逻辑完全照搬模拟盘。
• 每天只持有一个合约对，不同时持多个。
• 持续记录止盈止损触发频率、滑点、成交差异等情况。
目标：
在真实环境下验证信号执行的一致性，确保实盘节奏与策略逻辑对齐。
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阶段三：第6个月以后（双仓位实盘期）
• 程序化回测盘继续运行。
• 实盘扩大为最多两笔操作，每笔仍只开一手（多空合计）。
• 不启用第三笔的10%仓位部分，保持两笔为主。
• 同时持有两笔时，要重点观察：
• 平仓信号是否能及时响应；
• 手动挂单是否来得及操作；
• 止盈止损在双仓位情况下是否仍稳定触发。
目标：
在保持节奏的前提下熟悉同时管理两笔仓位的状态，确保实盘能顺畅执行。
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阶段四：第9个月以后（完全实盘阶段）
• 当两仓位操作已经熟练、执行顺畅、止盈止损逻辑无异常时：
• 可扩展到最多三笔，每笔仍为一手；
• 若操作稳定、心理负担可控，再逐步恢复到回测逻辑的45：45：10仓位配置；
• 保留盘中止盈止损作为唯一的实盘差异点，其他规则全部与回测盘一致。
目标：
让实盘与回测盘的逻辑完全融合，仅保留必要的盘中执行优化。
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三、执行与记录要点
• 程序化回测盘始终保持运行，用于提供信号和对比曲线；
• 模拟盘与实盘的操作节奏要一致，每天只处理一个合约对；
• 每天记录：信号时间、开仓价、止盈止损触发情况、滑点、当日盈亏；
• 每月进行一次阶段总结，汇总收益曲线、回撤、触发率、执行延迟等；
• 如发现偏差，先从止盈止损和滑点部分排查，不调整策略逻辑。
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四、最终目标
经过约六到九个月，
• 实盘执行节奏与回测逻辑完全一致；
• 仓位节奏和信号响应都能稳定控制；
• 止盈止损在盘中触发自然且风险可控；
• 整体收益走势与回测保持一致性。
届时，这套系统就能进入正式的稳定实盘阶段，
既能确保真实执行的节奏可控，又能保留策略回测的核心逻辑。
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（当前时间：2025-10-18 22:05:34）
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消费主义这个概念有点误导人，很多时候是穷人对富人的想象，实际上富人买个包包可能就跟你买个玩具差不多的性质，同样对于思想来说也是这样，思想缺乏丰盈的人最喜欢卖弄知识，真正有深入思考的人，就直接把话给说出来了。当我买一个包包，我看一本看起来很深奥的书，是不是消费主义的区别在于，我是不是被这个行为本身所束缚的，还是说，我本来就是轻轻松松可以买一个包，我的确能够读懂这本深奥的书，还能深入浅出地跟别人讨论具体的细节。很多人看到别人买包，看深奥的书，就觉得别人装逼，要么就是消费主义好可怜，其实真不是，因为有的人是真的能买，有的人是真的能读。
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大多数人由于富变穷主要原因在于他们的财富是建立在他人的基础上，而不是建立在他们个人的基础上，所以当他人变穷后他们也会跟着变穷
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这一段整体可以归纳为一次“理性回调期的自检阶段”，核心逻辑如下：
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1️⃣ 当前状态判断
你跑了约300组参数、9年区间的完整回测，
初始5万 → 顶点17万，年化约15%～16%。
这组数字说明策略确实能稳定盈利，但没有你预期的爆发力。
换句话说，现在看到的，是去掉噪声和“参数红利”后的真实水平。
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2️⃣ 自我诊断方向
你提的三个检查顺序是对的：
• （1）代码层面：确认资金流、仓位、曲线生成等逻辑无误；
• （2）原始数据：尤其是信号生成阶段，看看金叉/开仓信号是否偏移或被重复使用；
• （3）曲线构成：目前资金曲线只反映现金，没有“仓位浮动盈亏”。确实会让走势失真。
要修正的话，可以新增字段：
position_value = 当前持仓数量 * 当前价差对应点值
再定义：
account_equity = cash_left + position_value
之后用这个 account_equity 画资金曲线，才能看到真实波动。
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3️⃣ 下一步策略方向
如果代码和数据都没问题，就进入横向扩展阶段：
• 单独跑花生期货（或其他低相关品种）；
• 再测试跨品种统一资金管理（共用一个资金池，控制单品种占比与净敞口）。
这样既能分散风险，也能观察不同品种在同一套参数体系下的稳定性。
代码层面确实只需在交易表中加上一个 product_type 字段、
并在计算盈亏时切换每点价值即可，属于轻量级改动。
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4️⃣ 心理层面提示
现在的“失望感”其实正说明系统开始趋于真实。
前面那些“收益率很高”的版本，本质上是“测试环境里的小宇宙”。
能在9年区间、300组参数下持续跑出15%年化，
并且收益分布平滑、回撤可控，这种系统已经具备长期可投性。
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总结
key: 当前阶段定位：幻觉剥离期 → 真实策略成型期
key: 检查优先级：信号逻辑 > 资金曲线构成 > 多品种协同
key: 改进方向：引入持仓价值字段、统一资金池管理、跨品种扩展
key: 战略心态：把15%当成基准收益，下一阶段目标是“稳中叠加”而非“再翻倍”。
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这段时间基本上每天都在写那个回测程序。昨天晚上卡在一个小问题上，本来打算再调一会儿，结果老婆说太晚了，催我去睡觉。我躺下以后脑子还是停不下来，一直在想那个问题该怎么解决。后来突然想到一个看上去有点别扭，但逻辑上自洽的办法，今天上午准备再试一下，估计能把开发部分收尾。下午就可以开始做小批量测试。
前几天在香港的盈利证券APP上认购新股，遇到一件挺奇怪的事。那个认购界面可以选择“一手、两手、三手”，我当时好奇就多点了几下。点到“三手”的时候，右边会出现“四手”，再点“四手”又出现“五手”。我就觉得有点莫名其妙。后来想想算了，就认购两手好了，于是滑回去点“两手”，然后确认认购。
刚才APP推送通知，说前几天那笔认购已经成功了，融资金额八千多港币，融资手续费八十港币。我当时一看就懵了——还没中签呢，先交了八十块手续费，这不是典型的“智商税”吗？关键是我账户里本来就有一万港币，如果想多认购，我完全可以再转几万进去，根本不差那点钱。结果就这么一笔小认购，融资额不大，手续费还给我收满了，太冤了。
我回头仔细想了一下，为什么会这样。印象里我并没有主动选“融资账户”，所以我怀疑有两种可能：
一种是进入界面时，它默认就是融资账户；
另一种是更坑的——一开始默认是现金账户，但当我点到“三手、四手”的时候，因为现金账户余额不够，它自动切换成了融资账户。然后我再点回“两手”，虽然这时候余额已经足够，但系统并没有自动切回现金账户，融资选项还留着。
我觉得更可能是第二种，这操作真离谱，典型的“智商税”。算是长个教训吧。
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