《回测验证》
核心原理的提炼，如同为大厦绘制了精确的蓝图。但蓝图能否抵御风雨，仍需实践的检验。对于嘎田而言，在动用那来之不易的两万元本金进行实盘之前，他必须对自己的《稳健投资体系手册》进行一场最严苛的“压力测试”——历史数据回测。他需要冰冷的数字告诉他，这套凝聚了心血与智慧的战法，在过往的岁月里，究竟表现如何。
这不再是为同事操作时的感性总结，也不是零散的案例复盘，而是一次系统性的、覆盖全市场、跨越完整牛熊周期的量化评估。
工欲善其事，必先利其器。嘎田首先面对的，是构建回测平台的技术挑战。公司的专业金融数据终端和回测软件他自然没有权限使用。他只能依靠最原始的工具——他从公司内部知识库下载的、覆盖过去近十年A股市场的每日行情CSV文件，以及他电脑上安装的，最普通不过的Excel和一门他利用业余时间自学的、简单的Python脚本编程。
他将浩如烟海的数据文件进行分类整理，导入自己编写的脚本程序中。这个过程繁琐而枯燥，需要处理各种数据缺失、格式错误、股票退市等异常情况。他像一个数据清道夫，耐心地清洗、校验着每一个可能影响回测结果的数据点。连续几个夜晚，他的出租屋里只有键盘敲击和主机风扇的嗡鸣声。
接下来，是将战法规则“翻译”成机器可执行的逻辑。这是最具挑战性的一步。他的战法中包含了许多需要主观判断的定性描述，比如“业务简单易懂”、“管理层可信赖”、“关键位置企稳”等。他必须将这些模糊的标准，转化为明确的、可量化的筛选条件。
他采取了折中而务实的方法：
对于基本面筛选（“筛-守正”）： 他利用能找到的有限财务数据（如市盈率、市净率、股息率、净资产收益率），设定了硬性门槛。例如，“市盈率低于行业平均水平且处于自身历史后30%分位”、“连续三年净资产收益率大于15%”、“股息率大于3%”等。他深知这无法完全替代深度的定性研究，但可以作为初筛，捕捉到大多数符合“安全边际”和“优质”特征的股票。
对于技术面筛选（“等-察势”与“击-择机”）： 这部分相对容易量化。他精确定义了“趋势确认”信号：例如，“股价首次站上60日移动平均线，且该均线方向向上”、“在年线支撑位附近，连续三日收盘价高于开盘价，且成交量温和放大（比如较前20日平均量能放大10%以上）”。
对于仓位与风控（“权衡之道”）： 他设定了基于历史波动率的风险权重模型，以及组合整体回撤止损规则。
他将这些量化后的规则，逐一写入他的Python脚本。每一个条件，都对应着手册中的一条核心原则。这个过程，迫使他将自己的投资思想锤炼得更加精确、毫无歧义。
准备就绪，嘎田启动了第一次全市场回测。他设定的回测周期是过去七年，覆盖了一轮完整的牛熊转换。初始资金虚拟设定为100万元，以方便计算收益率。他屏住呼吸，看着命令行窗口中的代码飞速滚动，心脏不由自主地加快了跳动。
这是一场审判。审判官是冰冷的历史，被告则是他倾注了全部心血的战法。
几个小时后，初步结果生成了。嘎田迫不及待地打开结果文件，映入眼帘的数据却让他心头一沉。
回测结果（初版）：
总收益率：85%
年化收益率：约9.2%
最大回撤：-35%
胜率（盈利交易占比）：58%
单看总收益率，七年85%似乎不错，超越了同期指数。但年化收益率不到10%，并未体现出明显优势。而那个-35%的最大回撤，像一根刺，深深扎进了嘎田的眼睛。这意味着，如果在高点投入100万，在最低点可能会亏损35万！这完全违背了他追求“稳健”、控制回撤的核心初衷。
“问题出在哪里？”嘎田没有沮丧，反而激起了更强的斗志。他深知，失败的回测结果比成功的更有价值。
他开始像法医解剖尸体一样，仔细排查回测日志和交易记录。
症结一：过于频繁的交易。 他发现，由于技术买入信号在某些震荡市中会频繁触发又迅速失效，导致系统进行了大量“小赚”或“小亏”的交易，累积的交易成本（佣金、印花税）侵蚀了大量利润。
症结二：止损规则不够敏锐。 在系统性下跌初期，基于个股技术位的止损未能及时触发，导致亏损扩大，拖累了整体回撤。
症结三：分散不足。 在某个阶段，系统过于集中在某个短期强势的行业，当该行业转弱时，组合未能有效对冲风险。
找到问题，意味着找到了优化的方向。嘎田开始了艰苦的 “迭代优化” 过程。这绝非简单的参数调优（那会陷入过度拟合的陷阱），而是对战法细节的深度打磨。
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