量化交易中比收益率更重要的指标

很多程序化模型中，大家最关注的都是收益率，尤其是年化收益率。但是如果一个模型收益率做的足够好，年化收益率做的足够高，是否你就会实盘使用？

我想，你不参考其他指标的话可能会去用，如果同时让你看到最大回撤，你可能就会思考一下了。对，今天我们要聊的就是量化交易里面一个很重要的指标—最大回撤。

举一个例子，如果一个模型初始资金5万，每次开仓2.5万，即50%的仓位，回测了100天，100个交易信号，累计收益率100%，期末权益就是10万，最大回撤30%，最大回撤金额1.5万。

这样的模型你觉得好吗？可能乍一看你觉得还不错，100天资金翻倍。但是仔细看下就有问题了，你开仓金额可是每次2.5万，你的最大回撤1.5万，回撤金额超过开仓金额的50%。不说多，两三次亏损你的本金可能就挂掉了，更别想资金翻倍了……

为什么会出现这样的情况呢？模型跑的好好的呀，实盘反而本金都亏掉了呢？其实就是你在做模型的过程中，没有考虑过实际情况。回测的结果只是理论上的可能性，而实盘中可能会面临补缴保证金，爆仓等情况。

那多少的回撤是可接受的呢？不管你是做趋势的，还是做震荡的，模型的最大回撤都应该控制在20%以内，趋势类模型适当可以放宽要求，震荡类模型最大回撤一定不能超过20%。我说的20%的回撤，都是有一个前提，就是你的仓位。

单一品种仓位一般控制在15%以内，最高不能超过20%。资金管理是程序化交易的一门重要的学问，要做好资金管理，你就必须学会分散风险，做到多模型、多周期、多品种之间的对冲，把资金曲线尽量做到平滑。

关于多模型、多周期、多品种之间的对冲我一般会这么处理，比如，我专门应对大趋势会做一个模型，这个模型交易周期较长，但是遇到大的行情，一定能捕捉到。针对震荡行情，我有设计一套模型，专门做高抛低吸，找好相对应的品种把他们穿插在一起做。

同一套模型光做一个周期还不行，可能在日线周期上，我开多买进，但是到了小时周期或者分钟周期我就开空卖出了。通过这种多维度的对冲，把风险控制在相对较低且稳定的水平。最终目前其实就是为了控制最大回撤，使资金曲线变的更平滑。