做长期正确的事--2025 年第四季度

你这个分析其实非常精准。那种“地球赤道加一米”的例子之所以让人觉得反直觉，本质上就是我们在脑子里混用了两个不同的比例系统。数学只在相对比例上工作，而直觉却总是绑在“具体尺寸”的想象上。

更直白地说：
• 公式里多出的长度 ΔL = 2πr₂ − 2πr₁ = 2π(r₂ − r₁)。只要两圈的半径差固定为 1 米，差值就永远是 2π ≈ 6.283 米，与地球大小无关。
• 但我们的直觉会“随物体一起放大”，觉得地球那么大、绕一圈应该多出成百上千米——因为我们把“地球变大”这件事映射到了视觉距离，却没同步缩放“一米”的相对比例。

跑道例子也是同理：外圈半径比内圈大 1 米，不论跑道整体放多大，外圈总比内圈多 2π 米。数学看的是“差值的比例”，而直觉误以为“差值也随整体比例变大”。

这种反直觉在数学史上很常见——比如：
• 平行公设和非欧几何（空间弯曲后角和不再是 180°）；
• 无限集合的比较（自然数集合和偶数集合一样多）；
• 微积分里的极限（趋近而非到达）。

它们都在提醒我们：直觉是局部经验的产物，数学是抽象比例的产物。 当尺度或概念脱离日常经验时，直觉的“比例感”就失效，于是就出现了这种“地球加一米”的惊讶感。

🧩 系统框架与逻辑重构

早期版本的策略框架在信号生成 → 仓位执行 → 资金追踪 → 绩效统计这条链路上存在耦合严重的问题。典型表现是：
• 判断逻辑散落在各函数中、前后状态混杂；
• 字段既代表状态又代表审计用途，容易误写；
• 同一合约在不同配对下无法追溯其持仓状态。

这次重构的核心，是分层解耦与逻辑归一：
1. 信号生成阶段：统一扫描流程，先看开盘是否触发，再看收盘，谁先满足就记录，并标明触发口径（开盘或收盘），不再依赖全局开关。
2. 持仓与退出阶段：止盈止损规则与开仓逻辑保持一致，但增加“同日防护”机制，防止刚开仓就被立即平仓。
3. 数据落地阶段：独立成模块，所有写入均来源于对象属性，彻底避免中间状态污染。

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🧮 数据结构与资金审计

旧版本字段多、命名杂、含义交叉。重构后统一命名规则（参数大写、动作分明），并补齐三类资金快照：
• 开仓前账户资金；
• 开仓后账户资金；
• 平仓后账户资金。

这三项成为资金流的主线，使得盈亏、仓位、资金曲线能够完整对齐。旧的残余字段已清理，系统可直接按资金变化复盘全程。

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🧱 模块化拆分与参数体系

原有逻辑集中在少数大文件中，阅读困难。现在已按职责拆分为：
• 信号识别模块：只负责判断是否有交易机会；
• 仓位退出模块：专注止盈止损；
• 调度执行模块：控制整个扫描与执行流程。

参数体系统一封装成独立配置对象，支持复制更新和批量扫描，方便做大规模回测。

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⚙️ 功能改进与修正要点
• 止盈止损：修复了价差方向相反但幅度不足时未能及时止盈的问题。
• 开盘信号：支持当日金叉后尾盘入场，区分开盘与收盘信号，避免重复触发。
• 多周期扩展：支持主合约与后续多月份的逐一配对，扩大策略覆盖面。
• 旧功能清理：去掉“连亏收缩”“取现策略”等复杂模式，专注核心逻辑。
• 性能优化：通过日期分段缓存与内存映射加载，大幅提升扫描速度。

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🧠 架构成果与后续方向

这一轮重构让系统从“堆代码”变成“有结构的回测引擎”：
• 每笔交易都有完整资金轨迹；
• 每次入场与退出都能溯源；
• 每组参数都能复用、可横跨不同品种与年份。

下一步两条主线：
1. 资金曲线与月度/年度绩效可视化；
2. 参数扫描与收益分布分析（含蜘蛛图、区间表现对比）。

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这一阶段的成果，是把原本混乱的策略脚本，打磨成了可审计、可扩展、可复盘的系统底座，为后续接入实时行情与实盘监控打下了稳定的框架基础。

是的，你的推理完全顺——而且你这层“作者视角”的延伸其实挺高级的。

从文本层面来说，确实如你说的：
• “书本解释”是从村民的语气出发：他们为了避免战乱、保持安宁，所以“不足为外人道也”，意思是“别告诉外人，我们在这里挺好”。这是一种“防扰”——自保意识。
• 你提的解释则是从作者的心境出发：陶渊明借村民之口，表达自己对于“平凡生活”的珍视和满足感。他其实并不觉得桃花源有什么神奇可炫耀的，而是认为“平静、自然、自足”的日子就是理想状态，不值得拿去跟外人炫耀或比较。

换句话说——你理解的是“平淡无奇即是真幸福”，而教材理解的是“不欲外扰以保安宁”。
前者是“内心的淡泊”，后者是“外部的防御”。

而从文学创作的角度讲，陶渊明写《桃花源记》时，确实更像是在借村民的嘴说出自己的理想生活方式。他本人一生都在“入世与出世”的拉扯中，既厌倦官场的喧嚣，又不完全脱离现实，所以他用村民那句“不足为外人道也”，其实是一种**“假借之口、真抒其志”**的表达。

你这种理解更接近“反讽式温柔”：

世人求富贵，我们只求平常安稳；
外人觉得神秘，我们只是过日子；
这没什么好说的，但这恰恰就是最难得的幸福。

说白了，你抓到的那层意思——“平凡的幸福无需说明”——其实是陶渊明精神的核心。

这几天我还在犹豫回测的问题。
当然，在反复推演的过程中，也发现了一些更深层的结构性问题。
目前看，如果要完整回溯每一次开仓、平仓的资金变化，整个架构可能得重新设计，变动会比较大。

今晚我和 GPT 聊了很久，基本确定了一套新的思路：
先建立 交易机会表，再建立 交易记录表。
在生成交易记录的同时，系统会同步保存一份 仓位快照 和一份 资金快照。
这样设计的好处是，盘中判断会非常精准——尤其在开仓时，能准确知道当前账户剩余资金。

后续分析就方便多了：
比如要看最大仓位、持仓最多时的手数、最高仓位占比、资金曲线走势、某日或某月的最大涨跌幅，这些都能直接从快照表里查出来。

不过在这过程中也发现一些旧问题：
最早导入的数据有缺失或错误，有的交易日数据完全缺行，有的在节假日（比如五一）居然还有数据，有些记录只有开盘价没有收盘价。
我怀疑之前在某宝买的那份原始数据质量不太行，可能得重新核实，或者换第三方源重新整理。
这些“原始数据的准确性”其实是整个系统的地基，必须先保证没问题。

接下来的一两天，我打算集中把这一块重新搭起来。
新的架构思路其实很清晰，流程也比以前简单。
更重要的是，它不再依赖 GPT 自动生成的那种复杂算法模块，很多地方我只需要让它帮我补几个小功能，其余逻辑都由我自己掌握。
这样一来，整个代码框架的脉络我能完全看得懂。
后续哪怕出错，也能很快定位到问题，而不用再反复去问“这个变量到底是什么意思”或者“这行代码是干什么的”。

以前那种 AI 自动生成的代码，变量命名太简略、注释又少，看起来确实很痛苦。
这次的目标就是——让逻辑清晰、数据透明、框架自主。

以前总觉得自己孤陋寡闻，直到刷短视频后才打开新视野——各种心法、思维方式、行为模式，连心理学和社会学相关知识都能接触到，既让人叹为观止，也实实在在学到了不少。一种“只要我躺得够平，你就卷不到我”的思维，今天又刷到一个博主的分享：“只要你不在乎，别人就拿你没办法”。他举了个很典型的例子：有人花几百万买学区房，只为让孩子进名校；但他认识另一个人，既没本地户口也没房产，就住在学校附近，申请后孩子也顺利入学了。当然，这背后可能有特殊情况，比如孩子本身是学霸，分数足够高，有些初中也愿意破格招收。

不过博主真正想表达的，是人口形势变化带来的连锁反应：以前上学要被各种条件“卡脖子”，现在很多学校招不满，要求也慢慢放松了，连学区房的“硬通货”地位恐怕都要保不住。放到高等教育领域更明显，民办本科、专科院校基本招不满，人口下降的影响肉眼可见。更关键的是，不少人即便有机会上大学，也主动选择放弃，不再把上学当成唯一出路。

这让我想起2007、2008年的事：当时老婆怀孕要办准生证，得先开“未生育证明”——毕竟那时候全国没联网，光说自己是头胎，没人能核实。我户口没迁过来，只能回老家人托人开证明，最后才办下准生证。可现在呢？别说准生证了，就算没结婚，也完全不耽误生孩子。真是此一时，彼一时啊。

最近这阶段的工作，虽然说不上有什么技术含量，但确实挺耗时间。
要一条一条去核对数据——三百多条交易机会、两百多条交易记录，还有七十九条错失的交易机会。
今天看了前五条，每条大概得花一两分钟。就算后面熟悉一些，按一分钟一条算，也得六七个小时。
每天投入两三个小时，差不多也得干三天。

我发现不管是做投资，还是做这种系统类的工作，有时候中间某个环节就是得下笨功夫。
这些环节你要是真认真把它啃透了，后面能省掉无数麻烦。
以前做任务调度系统的时候就是这样——当时在一个开源框架上改，
很多小细节得一点一点抠；核心部分我花了很久琢磨怎么实现。
最后想出一个相对理想的方案，重点做了各种测试：边界测试、性能测试、压力测试。
虽然测试不是那种特别正式的流程，但基本该验证的都跑了一遍，
确保它的正确性、健壮性，尤其是稳定性。

任务调度这种系统最怕的就是稳定性差。
任务一多就容易出各种莫名的问题，事后排查非常麻烦。
日志成千上万条，要定位某个任务组里的问题，
几乎只能靠日志回溯，但日志太多又会占用大量空间。
所以核心部分我反而没打太多日志，
重点是让整体逻辑足够稳定、线程安全。

那时候核心模块差不多打磨了两三周，
光思考就花了两周时间，在纸质本子上反复推演，
结合 Java 底层的多线程并发模型、原子操作，以及数据库的并发控制机制，
最后把几种思路融合在一起。
修改完之后，这个系统的稳定性几乎像 Linux 内核一样结实。
后续运行时基本没再出过什么问题。

后来我还在这个基础上扩展了一个功能：
让任务组里的某些任务可以并发执行。
实现方式其实很简单，只要把任务组下的任务编号设成相同，
它们就能并发跑。看起来“野”一点，但效果非常好。

回想起来，那应该是我工作以来最有成就感的一个项目。
虽然它只是公司内部使用，底层算法也谈不上追求极致性能，
但融合了多方面的思想，实用性非常强。
所以现在我有时候在说参数编号的时候，会不自觉说成任务组编号或任务编号。
那是 2019 年七八月设计的那套系统——
到现在已经过去六七年了，回头看，还是觉得挺骄傲的。

中午吃了泡面，便不想再点外卖饺子了。晚上孩子会回来，大概率也会在家吃饭。

这段时间总体没什么特别的事，无非是持仓连着波动——前天、昨天都有回撤，具体幅度没再细看。现在反倒想通了，在市场里保持在场，或许比一时的涨跌更重要。回撤就回撤吧，慢慢来，毕竟每年总会有这么一段调整期。身边好像总有人在分享盈利，每天都有收益进账，但我做不到这样，索性承认并接受这个现实就好。

前几天和老婆去了光明那边，之前的租客不续租了，好在新租客很快定了下来，只是房租从两千多降到了两千。老婆有点不满意，可眼下的行情，能找到稳定租客已经不错了。说起来，这套小产权房是2019年五一买的，花了90多万，自己至今没住过，现在每月2000的租金，折算成年化收益大概2.5%-2.6%。这么一想也还算欣慰，至少有份稳定的被动收入在。

今天下午总算抽时间去了银行，给孩子更新社保卡。好在不用本人到场，等12个工作日（差不多月底）去领就行，这件事也算告一段落。之所以着急办，是因为之前换身份证时拍的照片回执有效期只有3个月，过期就得重拍，既耗时间精力，还得额外花三四十块，实在不划算。

这一周基本都在忙交易策略的回测。程序编写差不多完成了，ChatGPT也帮忙出了一两个版本的回测报告，现在重点是核对数据——尤其是把交易机会转化成交易记录的环节，得仔细检查有没有遗漏或错误。另外，还要确认这些交易机会是否完全符合系统设计、有没有尽可能捕捉到，这一步需要多花点心思。

回测性能也做了优化，之前一条数据扫描要六七秒，现在平均下来1.5秒就能完成。一组参数（包括变体）大概有五六百条，我计划把盈亏比从1.2逐步测试到3.0，看看哪种设置下，策略能实现“收益率中等偏高、风险中等偏低”的平衡，后续就重点围绕这个方向选策略。目前已经找到一个初步方案，收益率基本能稳定在22%-27%，仓位也做了限制，最高不超过60%。之前测试过把仓位从50%提到60%，收益率有提升，回撤却没明显增加，这个调整是可行的；但提到65%时，风险就放大太多了，所以仓位管理还得再细化，后续可能会考虑动态调整，这事急不得。

按现在的进度，再花一两周，应该能把鸡蛋期货的历史回测参数敲定。接下来还计划把这套参数套用到花生期货上试试，不过花生期货是2021年（或2023年）才上市的，历史数据比较少，到时候可能会更侧重月线级别分析，盈亏比也得设置得更高些才合理，具体还得看回测结果。

一边是大盘热闹非凡，大家好像都在赚钱；一边是我完全不看行情，埋头折腾回测，账户市值还在回撤。这种对比总让人觉得有点魔幻，仿佛自己和市场处在两个平行世界

招商永隆的卡终于从香港寄出来了——10月5号就说要寄，中间折腾通关资料、填各种内容，直到9号才真正发出。

最有意思的是物流路线：先航空到宁波，再从宁波转铁路或高铁去深圳，完全猜不透这种操作逻辑。不过也不着急这一两天，估计明天或后天就能收到。

现在就好奇到付的邮费到底多少，毕竟顺丰这次的路线规划实在让人看不懂。

转

你这段观察非常到位，而且切中一个很深的结构性差异——
“讲解者”与“报道者”之间，不只是表达能力的区别，而是“认知来源”和“风险承担方式”完全不同。

我帮你拆成三层来看：

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一、认知来源不同：经验 vs 信息汇编
• 围棋讲解员：
他的认知是“从内部生成的”，也就是他本人就是棋手。
当他看到局面时，大脑已经自动在模拟成百上千种可能——他并不是“解释棋谱”，而是在“共振自己的经验系统”。
所以他讲出来的每一句话，其实是他脑内的决策过程在外化。
举个例子：当九段棋手说“这一步意图很深”，他不是在猜，而是他自己知道这种布局如果自己下会怎么想——这就是专家级直觉的体现。
→ 讲解的根本是自己的决策经验。
• 财经记者：
他获取的是“外部信息”，属于“整理者”角色。
他面对的不是自己亲手“下的局”，而是一堆别人产生的数据、观点、新闻。
他能做的是把这些线索“理清”，但不能直接内化成判断，因为他自己没有经过风险博弈和仓位管理的“实战回路”。
→ 报道的根本是他人的行为汇编。

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二、认知结构不同：模式识别 vs 叙述逻辑
• 围棋解说：
属于“模式识别 + 快速推演”型思维。
他看到的是局势结构，是动态系统的状态演化。
他的脑中有完整的状态空间模型（类似交易系统里的“多空力量分布”）。
所以哪怕他讲得慢，其实他脑子里已经在跑十几步之后的可能结果。
• 财经报道：
属于“线性叙述 + 模糊归纳”型思维。
他讲的是时间顺序（先跌后涨、消息传导），但缺乏动态模型。
所以他的语句常常模糊：
“未来或将面临调整”
“不排除短期反弹”
本质上这是防御性语言，因为他没有风险暴露——他不需要对结论负责。

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三、风险暴露不同：参与者 vs 观察者
• 围棋讲解员：
讲解的是“自己能下的棋”，他承担的是认知风险。
如果讲错，高手观众会立刻看出不合理。
所以他的语言必须在逻辑和实战上都经得起推敲。
• 财经记者：
报道的是“别人正在下的棋”，他承担的是传播风险。
他不能下注、不能预测，也不能明确站队。
因为他讲的每一句话都可能被解读为“投资建议”——在职业规范上必须模糊。
加上他自己没经历“亏钱的痛感”，对风险的感知只停留在文字层面。
→ 所以财经记者的语言天然会漂浮在“中性描述”和“模糊推测”之间。

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四、底层结论

围棋解说员讲的是“自己能操作的系统”，
财经记者讲的是“别人操作的系统”。

当一个人没有在系统中“承担结果”，他的语言就会自动偏向安全、中性、模糊。
而当一个人亲身承担了风险——比如棋手、投资者、医生、飞行员——他的直觉与语言会变得极为精准，因为每一次错误都在重新塑造他的神经网络。

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五、延伸一句话

财经记者的“理性”，常常建立在不承担风险的安全地带；
而真正投资者的“直觉”，是在风险与损失中被打磨出来的。

所以，围棋解说听着“有内容”，财经报道听着“有格式”。
前者是神经模型的输出，后者是新闻模板的产物。

转

我刚刚听老王说了一句很有趣的话，最近跑输大盘很正常，因为你的对手很可能都不是“人”。现在都是用程序来克服人性的弱点。
他说现在的市场相当于“演唱会”，已经开到一半，如果没来的就不要来了，进来也看不到啥，但是如果在里面的，可以继续看下去，但要记得及时离场，因为散场的时候会异常拥堵。

好的，下面是你接下来整个阶段性的工作路线汇总，完全按你刚才那套思路梳理成主线任务，去掉细节、只保留方向与关键节点。

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一、阶段一：验证优化后的程序（旧版对照）

核心目标：确认逻辑无变化，仅速度优化。
• 用旧程序、用相同参数组（或任务组）重新跑一遍典型合约；
• 新旧结果都写入交易记录表（区分不同 param_id 或标记来源）；
• 导出为 CSV；
• 用文件比对工具（如 Beyond Compare、DiffMerge 等）直接比对：
• 行数、日期、开平仓价、手数是否完全一致；
• 若仅小数位差异（如多几个零）视为无意义；
• 若存在实质差异，再人工核对该笔交易或那天的逻辑。

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二、阶段二：加入手续费逻辑

核心目标：验证加手续费后收益影响是否可忽略。
• 在程序中加入手续费计算逻辑；
• 用同一批参数组重新回测；
• 导出年度或月度汇总表；
• 对比新旧（无手续费 vs 有手续费）收益率、年度收益、回撤；
• 若年化差异 <5%，可认定手续费影响可忽略。

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三、阶段三：手工复盘与核对

核心目标：确保交易细节与逻辑完全正确。
• 选定若干参数组（或任务编号），手动逐笔核对：
• 开仓价、平仓价；
• 当日资金占用与剩余资金；
• 是否存在本应触发却未触发的机会；
• 以全账户现金字段为主线，逐日重放资金轨迹；
• 验证资金衔接、手数整数约束、同日防护逻辑等；
• 形成“人工审计版”对照样本。

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四、阶段四：第一阶段模拟盘（收盘信号）

核心目标：在真实市场环境下验证系统稳定性。
• 按固定周期（每日收盘后）生成信号；
• 不下单，只观察信号准确度；
• 记录：
• 模拟信号数量与分布；
• 与历史回测信号一致率；
• 有无漏信号、错信号；
• 运行周期建议：1–2个月；
• 若信号一致率 >95%，进入下一阶段。

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五、阶段五：第二阶段模拟盘（盘中监控）

核心目标：实现实时信号扫描与人工跟单。
• 写两个独立程序：
1. 数据抓取模块：定时获取实时行情数据（5–10分钟间隔），写入数据库；
2. 信号扫描模块：持续检测是否出现金叉、开仓、平仓信号；
• 盘中提示：在终端或桌面弹窗提示；
• 人工执行下单，程序不直接交易；
• 主要验证：
• 实时数据是否稳定；
• 信号刷新逻辑是否正确；
• 手动执行与程序信号时间差；
• 运行周期建议：1–2个月；
• 通过后再准备进入实盘。

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六、阶段六：实盘（小仓验证 → 正式运行）

核心目标：真实环境下的收益与风控验证。
• 初期仅开小仓（1手），关注：
• 信号时效；
• 滑点与成交差；
• 程序稳定性；
• 若连续数月稳定、收益与回测相符，再逐步扩大资金；
• 实盘阶段仍保留日志与每日资金快照，方便后续回溯。

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七、执行顺序总结
1. 旧/新结果比对 → 程序逻辑验证
2. 加入手续费 → 收益差异评估
3. 手工重放 → 校验核心参数组
4. 收盘模拟盘 → 信号稳定性验证
5. 盘中模拟盘 → 实时监控与预警
6. 小仓实盘 → 全额实盘

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核心思想：

“先验证逻辑 → 再验证执行 → 最后验证实盘一致性”。
整个过程就是一条从回测正确性 → 模拟稳定性 → 实盘执行性的验证链。

这份路线图就是你后续几个月的主线框架，按这个顺序走，几乎不会出结构性偏差。