同样参数的策略在10个交易品种回测12年正收益

这是很多量化人都有过的困惑。某个策略使用同样的一组参数（都是默认参数：9、20、68），可以作用在十来个不同类型的交易品种上，没有做任何参数优化，放在2012年至今（12年零3个月）的回测中，跑出了盈利曲线。十来个交易品种在使用默认参数的情况下保持正收益，另外还有四个品种因盈利太少被剔除。那么，这样的通用型交易策略，你会采用吗？

一、通用型策略 vs 定制化策略：量化开发的核心选择

开发出的策略在实盘盈利后，担心未在其他品种回测出同等绩效，怀疑过度拟合。本质上，这是量化开发中 通用型策略 与 定制化策略 的选择问题：

通用型策略：同一组参数适用于多个品种。
定制化策略：不同品种根据自身特性设置不同参数。

二、通用型策略的优缺点分析

优点：

样本数量大：多品种交易意味着大量交易笔数，策略具备强统计意义（若单品种已能提供足够样本，则无需强求多品种）。
穿透性强：同一参数在多品种有效，说明策略具有普适性（需注意：若策略高度依赖时间因素，穿透性可能受限）。
管理便捷：实盘后只需定期统一监控，降低维护成本（如每周/每月评估一次表现）。

缺点：

开发难度高：需兼顾多品种特性，通过稳健性测试的概率较低。
手动与量化的理念冲突：手动交易时，主观感受（如“盘感”）可能夸大策略普适性，而量化回测会暴露不同品种的绩效差异（代码无法识别主观经验，且手动复盘常忽略交易成本、滑点等细节）。

三、从手动交易到量化的转型困惑：我的亲身经历

初期手动交易时，我认为有效的方法应适用于所有品种，于是尝试将策略编码后回测多品种，结果信心受挫：

手动复盘的局限性：未精确计算交易成本（手续费、滑点、隔夜费等），高估了策略盈利能力。
品种特性差异：部分品种适合均值回归（如高噪声的“纽镑”“磅澳”），部分适合趋势策略（如低噪声的“澳美”“加日”“美加”），强行统一参数会导致水土不服。

时间框架也影响策略适配：

小于1小时周期（高噪声）：适合均值回归（但小于5分钟周期因交易成本过高，利润易被吞噬）。
大于1小时周期（低噪声）：适合趋势策略。

四、结论：放下“完美策略”执念，平衡普适性与定制化

通用型策略并非唯一解：若对“一参多用”没有执念，不必强求多品种验证。降低过度拟合风险可通过：
- 减少策略自由度（如限制迭代次数、减少可优化参数）。
- 进行参数递增/递减测试。
- 延长样本外测试周期（如采用80%样本内+20%样本外，增强信心）。
接受策略的“不完美”：不同品种、时间框架的特性决定了策略难以普适。专注开发“在部分品种有效”的策略，配合严格测试，比追求“全品种通吃”更现实。