避免错过完美的交易系统？
有时候一个非常好的交易系统，不同的人开发可能会有天差地别的结果。同样，在挖掘策略时，如何避免在错误的道路上花费过多时间？
传统IT开发流程的局限：瀑布式开发
我们开发交易系统（编码过程）可以从传统IT行业借鉴经验。早期IT项目常用瀑布式开发，各阶段像瀑布流水一样从上到下依次进行，阶段间有明确界限且不可逆向，通常包括：需求调研→需求分析→架构设计→原型设计→开发→编码→测试→部署上线。只有上线后，用户反馈才会真正出现。
但现实中，用户可能并不清楚自己的真实需求——嘴上说“想要”的未必需要，“不想要”的下一秒可能需要。复杂项目走完漫长流程后，开发成果大概率无法满足需求，因为整个过程没有用户参与或可测试的产品，大量时间浪费在无用功能上。当意识到问题时，返工成本极高，这也是许多项目失败的原因。我早年参与的项目中，90%生命周期只有一年（基本是开发期），存活至今的仅两个。
瀑布式开发在量化策略中的问题
量化交易系统包含进场信号、出场信号、过滤器、资金管理、止损止盈等组件。若采用瀑布式开发，意味着在完全未知结果的情况下，先花费大量时间开发所有流程，直到最后回测才知道整体效果：
- 若效果好，可能还能优化，但找不到切入点；
- 若效果差，难以定位问题——是出场信号、止损方式还是过滤条件的问题？可能核心逻辑不错，但因添加了无用功能而被丢弃。此外，复杂条件组合时，难以确认系统是否严格按规则执行。
敏捷开发：通过迭代反馈解决问题
传统IT行业早已推出敏捷开发流程，核心是迭代反馈：将功能拆分为不同阶段的组件，每个组件开发后测试，产出一个可用的最小产品，满意后再开发下一个组件，循环迭代直至交付。
举个例子：SpaceX造火箭时，不是一开始就造大火箭，而是先造满足基础功能的简陋小火箭（版本1）。第一次发射爆炸，总结问题迭代，第四次才成功入轨。在此基础上开发中型火箭（9年发射70次），最后才是重型火箭。若采用瀑布式，可能钱花光了火箭还无法上天，返工成本极高。
敏捷开发的优势在于：每个新增组件或功能可控，能及时反馈。若不符合预期，可快速定位并修改，无需大规模返工——就像癌症早期治疗难度远低于晚期。迭代到产品交付时，已大概率能满足需求。
敏捷开发在量化交易中的应用
开发量化EA时，每增加一个条件都需完整测试：
第一阶段：基础信号开发
仅开发进场和出场信号（无过滤器、止损止盈、资金管理等），用默认参数回测，重点检查信号是否正确执行。- 例如：初始用RSI超买超卖信号进场，回测时发现“超买超卖后离开”作为出场信号更好，或RSI突破策略更优，可在此阶段优化进出场逻辑，同时发现系统适应/不适应的行情。
第二阶段：添加过滤器
加入趋势、突破、震荡等过滤器，形成可工作的EA，继续用默认参数回测，对比第一阶段结果：- 若添加后绩效无明显提升甚至下降（且牺牲了交易次数），直接去掉无效过滤器；
- 若绩效显著提升，可进一步开发其他过滤器（动量、噪声等）或优化现有过滤器，此阶段只做大逻辑改动，不做参数优化。
后续阶段：完善资金管理与风控
添加仓位计算、止损止盈等模块。通常，加入止损后绩效可能下滑（需接受这一现实），但能提升心理安全感。之后重复迭代，逐步添加功能并测试，直至得到满意的交易系统。
及时止损：放弃无效系统
若某一阶段开发后，无论添加什么逻辑都无法满意，且上一阶段成果也不满意，说明该系统缺乏优势，应果断放弃，避免浪费时间——实际开发中，放弃的频率通常较高。