@晚起的小虫 再麻烦楼主看一下，开了3黑鸦，模拟交易有报错。 ![3hy.png][1] [1]: https://image.joinquant.com/5838c62c04e03a5bd09b65a2c2c850a0

策略是写的非常好的。只是如果不能够自动调整个股数量。随着仓位的逐渐增加，会越来越不适合实盘。这个目前估计只能支持100万以下实盘，最好是实盘10万到50万的增值过程。

@哎呀子龙兄 不要指望示例策略很完善。动态持仓数也不难写，我自己用的就是动态的，根据成交量、五档行情决定交易成交量的。

@晚起的小虫 是的。

大赞。把策略因子进行原子化的拆分的意义重点还不在编程上，而是打通了一条路。这样就可以引入大量策略因子，通过遗传算法对策略因子进行组合优化了。在加上一个评价体系，貌似聚宽在比赛规则里构建了一个，可以根据自己的投资偏好自己构建评价体系。通过对当下市场的动态迭代，就可以构建一个自适应的策略产生器。只要把能找到的策略因子喂给它即可。

@丹枫 是有这种想法，但现在框架还是很粗糙的。对其它类型的策略适应性还有待改进。

上证50比20天前涨了，于是买入小盘股的股票，这背后的逻辑是什么？ 我印象里，原版的28轮动不是这样的吧，2涨的话买大盘股才对，最差也是买货基啊 请教@晚起的小虫

代码越写越漂亮，赞

俺们是来学量化交易不是来学编程的

再接再厉。个案测试成功后，建议下一步能将规则参数的设置进一步抽象，从程序中想办法剥离抽象出来，形成单独的一个集合，形成一个文本或数组结构或DataFrame。例如Caffe的结构，训练参数都是从一个可见的文本进行中设置。这样，方便策略因子的添加。同时可以对策略因子进行编号。程序从文本中读取参数，这样就可以为以后通过算法对策略因子进行优化组合打下基础了。策略因子的产生，组合执行，执行数据结果对应的储存；这些都需要解耦，这样可以为训练模型提供必需的素材，通过机器学习迭代才可以进行。

恩 代码重构的很赞 的确清晰了很多 不过对于策略 还是要慎重 大量新股ipo情况下， 壳资源价值越来越低

2017-01-17 13:00:00 - ERROR - 模拟盘运行出错了, 如果不知道原因, 请阅读: 'https://www.joinquant.com/api#模拟盘注意事项' 和系统更新日志: 'https://www.joinquant.com/post/553' 2017-01-17 13:00:00 - ERROR - NameError: global name 'get_security_meta' is not defined 今天实盘模拟，报错了。

这个貌似和原版不完全一致，有人发现是哪里的问题了么？ 通看了所有代码，不应该不一致的

@花落的落 我也没找出来哪里不一致。。但结果就是有那么一点差异。。。

@哎呀子龙兄 我代码中没 get_security_meta 这个玩意啊

@大肚皮 据原版说明是，原理是大盘跌时，小盘大概率也跟着跌。所以用大小盘指数一起来择时。

@晚起的小虫 我理解的二八轮动作者的初衷是：大盘指数和小盘指数在不同的时间段具有不同的风险偏好，导致上涨动能出现轮动的结果 实例为1月16日本周一，000016上涨1.2%，399333下跌2.8% 但是我实测过你策略的组合，确实000016和399333的组合是最佳的 这是一个对二八轮动策略具有很大偏差的地方：即大盘股上涨，小盘股下跌的时候，持有小盘股居然比持有大盘股或者不持股的收益都要好 我只能理解为，最近10年都是一个小盘股上涨的大行情中，所以，除非市场环境很糟糕，否则持有小盘股永远是正确的

@大肚皮 小市值永远是一个非常重要的因子，其实哪个国家都是。 更大放大这种因子的影响效果是中国小股暴炒多，波动大。而这个策略采用的评分机制为逆势策略，几个因素相加导致回测效果很好。实际上这个策略在牛市里，效果也只是一般般，跟随市场而已，很多时候它跑赢市场都是在大跌反弹时。

回测失败？ Traceback (most recent call last): File "kuanke/user_space.py", line 143, in exec_msg return getattr(self, func)(*msg['args'], **msg['kwargs']) File "kuanke/user_space.py", line 225, in init_code exec code_obj in code_scope File "user_code.py", line 26, in import tradestat File "kuanke/user_space.py", line 214, in my_import raise e ImportError: No module named tradestat 2014-01-02 09:00:00 - ERROR - Traceback (most recent call last): File "kuanke/user_space.py", line 143, in exec_msg return getattr(self, func)(*msg['args'], **msg['kwargs']) File "kuanke/user_space.py", line 225, in init_code exec code_obj in code_scope File "user_code.py", line 26, in import tradestat File "kuanke/user_space.py", line 214, in my_import raise e ImportError: No module named tradestat