@Friday_ 多谢支持

@zxp3721 多谢支持

市场温度这里还是有漂移，不同起点测试得到的市场温度不一致。 例如：从2015.6.28~2025.7.2（warm）、2025.7.1~2025.7.2（hot） if market_height < 0.20: g.market_temperature = "cold" elif market_height > 0.80: g.market_temperature = "hot" elif max(index300[-60:]) / min(index300) > 1.20: g.market_temperature = "warm" 主要是因为上面的if/esle里面各个分支并起来之后并不是全集，正常应该还有一个else，例如： if market_height < 0.20: g.market_temperature = "cold" elif market_height > 0.80: g.market_temperature = "hot" elif max(index300[-60:]) / min(index300) > 1.20: g.market_temperature = "warm" else : g.market_temperature = xxx 没有这个else分支，隐含的逻辑是沿用上次计算得到的市场温度。 从全面回测来验证： 没有else的反而效果略好 有esle的收益略低； 但既然有漂移，所以也没底，不敢用啊

@东哥 你发现问题了，主策略里是elif market_height > 0.90: 结果回溯函数里笔误写成elif market_height > 0.80:了，谢谢发现问题，我马上更新一下。

重新下载不扣分，或者就改这一句。 前面track_back_market_temp(context)函数里， 这一句 elif market_height > 0.90: # 这里前面笔误写成0.80了 def track_back_market_temp(context):# 数据回滚两年判断市场温度 long_index300 = list(attribute_history('000300.XSHG', 220 * 3, '1d', ('close'), df=False)['close']) g.market_temperature = 'cold' for back_day in range(220, len(long_index300)): index300 = long_index300[back_day - 220:back_day] market_height = (mean(index300[-5:]) - min(index300)) / (max(index300) - min(index300)) if market_height < 0.20: g.market_temperature = "cold" elif market_height > 0.90: # 这里前面笔误写成0.80了 g.market_temperature = "hot" elif max(index300[-60:]) / min(index300) > 1.20: g.market_temperature = "warm"

大佬出手，必是精品

感谢大大佬。

@靓小白 感谢大佬

@蚂蚁量化 大佬，我也想知道为啥这里条件不加else构成全集？AI帮我检查代码自动加了else，收益大幅下滑。现在不加else就是沿用之前的市场温度，从逻辑上总觉得不太对。

@limoli 感觉是BUG（无心插柳） 这个点我还在继续验证

感谢大佬分享策略呀

感谢大佬分享的自身实盘策略，先下载了，研究下。

Mark一下，晚点研究

一个月一次 是不是都不用传输信号到******自动执行，自己手动就可以搞了。

我在顺这个这个路子优化了. 加上一些检测工具感觉会进一步提升一些

@Cibo 有心人！祝你成功！

@蚂蚁量化 站在巨人的肩膀上~~~

好东西，点赞克隆

为什么选股只在主板选，创业板和科创板不考虑吗