如何对比两个交易策略？

使用风险调整指标如夏普比率、Sortino 比率、Calmar 比率和最大回撤，而非仅看总收益。

哪个指标最重要？

没有单一最重要指标。应结合收益、风险、稳健性和实际约束如换手率和容量。

应该在回测上对比策略吗？

回测是起点。使用样本外数据、滚动前向分析和模拟交易后再信任对比结果。

AI 如何融入策略对比？

AI 可通过预测稳健性、机制匹配度和未来成功概率来帮助排名策略。

AI 策略对比框架：如何排名和选择交易策略

Risk Disclaimer: This content is for educational purposes only. Trading involves significant risk of loss. Past performance does not guarantee future results. Always do your own research before using any trading tool or strategy.

交易者常爱上回测收益最高的策略。这是错误。年化收益 50%、最大回撤 60% 的策略通常不如年化 15%、最大回撤 5% 的策略。系统化对比框架帮助选择稳健的策略，而非只是纸面上 impressive 的策略。

为什么需要框架

没有框架，策略选择会变得情绪化。你挑选资金曲线最漂亮或最近连胜的策略。好的框架迫使你在对实盘重要的维度上对比策略。

核心指标

收益指标

总收益：单独看有误导性
年化收益：允许跨不同时间段对比
CAGR：复合年化增长率

风险指标

最大回撤：峰值到谷值跌幅
波动率：收益标准差
下行偏差：仅亏损期的波动率

风险调整指标

夏普比率：单位总风险的收益
Sortino 比率：单位下行风险的收益
Calmar 比率：单位最大回撤的收益
盈亏比：总盈利除以总亏损

实际指标

胜率：盈利交易占比
平均盈亏比：赔率
期望值：每笔交易预期价值
换手率：策略交易频率
容量：策略可容纳资金量

稳健性测试

策略可能在某个数据集上很好，另一个上失败。用以下方式测试稳健性：

样本外测试：在未用于训练的数据上验证
滚动前向分析：在滚动窗口上重复训练和测试
蒙特卡洛模拟：随机化交易顺序测试敏感性
参数敏感性：检查小幅参数变化是否摧毁结果

对比 AI 与规则型策略

AI 策略回测收益常更高，但更难解释、更容易过拟合。规则型策略更简单但可能错过复杂模式。公平对比应考虑：

可解释性
实现复杂度
数据需求
过拟合风险
维护工作量

简单打分框架

根据目标给指标赋权：

score = (
    0.25 * sharpe +
    0.20 * sortino +
    0.20 * calmar +
    0.15 * robustness_score +
    0.10 * practicality_score +
    0.10 * consistency_score
)

这产生一个平衡多维度的单一排名。

常见错误

在不同时间段对比策略
忽略交易成本和滑点
仅按总收益选择
对比指标本身过拟合
不在样本外数据上测试

总结

策略对比不是找最高收益。而是找到最符合你风险承受能力、资金、时间周期和执行一致性的策略。纪律框架保护你不追逐回测，帮助你建立稳健的策略组合。