“即使最大回撤有将近50%，但是也只是利润回撤” 这句话不妥，因为当实盘的那一刻，你怎么能确认这不是下一个-50%的开始或中途。。所以最好的心态是，当开始实盘的那一刻，就做好吃一个最大回撤的心理准备

最大回撤依然还有很大改善空间

编译报错： Traceback (most recent call last): File "/tmp/jqcore/jqboson/jqboson/core/entry.py", line 366, in _run engine.start() File "/tmp/jqcore/jqboson/jqboson/core/engine.py", line 231, in start self._dispatcher.start() File "/tmp/jqcore/jqboson/jqboson/core/dispatcher.py", line 273, in start self._run_loop() File "/tmp/jqcore/jqboson/jqboson/core/dispatcher.py", line 240, in _run_loop self._loop.run() File "/tmp/jqcore/jqboson/jqboson/core/loop/loop.py", line 105, in run self._handle_queue() File "/tmp/jqcore/jqboson/jqboson/core/loop/loop.py", line 151, in _handle_queue message.callback(**message.callback_data) File "/tmp/jqcore/jqboson/jqboson/core/dispatcher.py", line 110, in callback self._event_bus.emit(evt) File "/tmp/jqcore/jqboson/jqboson/core/bus.py", line 47, in emit ret.append(call(event)) File "/tmp/jqcore/jqboson/jqboson/core/strategy.py", line 376, in _wrapper return cb(self._context.strategy_environment.strategy_context, **cb_kwargs) File "/tmp/strategy/user_code.py", line 395, in my_trade check_out_list,_ = get_rank(g.stock_pool, g.run_today_day, context) File "/tmp/strategy/user_code.py", line 183, in get_rank code_list.append(sort_list[i][0]) IndexError: list index out of range

@路边发呆 好吧，有道理

@水墨丹青 是不是改了参数

学习一下，谢谢分享

@小微微 暂时想不出更好的办法了

写的挺好的，加油!

学习

@Dr.QYQ 没有，克隆了策略，然后就编译运行，然后报了上述错误

@水墨丹青 你把这两个对应的函数换一下试试，我是可以正常编译的。 def get_rank(stock_pool, run_today_day, context): pre_date = context.current_dt - timedelta(run_today_day) score_list = [] for stock in stock_pool: # data = attribute_history(stock, g.momentum_day, '1d', ['close']) data = get_price(stock, end_date = pre_date, count=g.momentum_day, frequency='daily', fields='close', skip_paused=True) y = data['log'] = np.log(data.close) # print(f'length of y is {len(y)}') x = data['num'] = np.arange(data.log.size) slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1) annualized_returns = math.pow(math.exp(slope), 250) - 1 r_squared = 1 - (sum((y - (slope * x + intercept))**2) / ((len(y) - 1) * np.var(y, ddof=1))) score = annualized_returns * r_squared score_list.append(score) stock_dict=dict(zip(stock_pool, score_list)) sort_list=sorted(stock_dict.items(), key=lambda item:item[1], reverse=True) #True为降序 code_list=[] score_list_sort = [] for i in range(g.stock_num): code_list.append(sort_list[i][0]) score_list_sort.append(sort_list[i][1]) rank_stock = code_list[0:g.stock_num] rank_stock_score = score_list_sort[0:g.stock_num] code_name = [] for c in range(g.stock_num): code_name.append(get_security_info(code_list[c]).display_name) # print(code_name) # print(score_list_sort[:g.stock_num]) return rank_stock, rank_stock_score def my_trade(context): if context.current_dt.minute != 35: return # 以下的代码每小时跑一次 #获取选股列表并过滤掉:st,st*,退市,涨停,跌停,停牌 g.stock_pool = get_stock_pool() check_out_list,_ = get_rank(g.stock_pool, g.run_today_day, context) print(f'check_out_list is {check_out_list}') g.stock_df = rank_stock_change(check_out_list, context) check_out_list = filter_st_stock(check_out_list) check_out_list = filter_limitup_stock(context, check_out_list) check_out_list = filter_limitdown_stock(context, check_out_list) check_out_list = filter_paused_stock(check_out_list) if not check_out_list:# empoty list is False print(f'Stock is ST, limit up, limit down or paused.') else: # print('今日自选股:{}'.format(get_security_info(check_out_list[0]).display_name)) print(f'今日自选股:{get_security_info(check_out_list[0]).display_name}') #获取综合择时信号 for stock in check_out_list: timing_signal = get_timing_signal(stock, context) name = get_security_info(stock).display_name print(f'{name} 今日择时信号:{timing_signal}') #开始交易 if timing_signal == 'SELL': for stock_pos in context.portfolio.positions: if stock_pos not in check_out_list: log.info("旧龙头已不再买入列表，卖出") position = context.portfolio.positions[stock_pos] close_position(position) else: position = context.portfolio.positions[stock] close_position(position) elif timing_signal == 'BUY' or timing_signal == 'KEEP': adjust_position(context, stock) break # only buy one stock else: pass

**学习学习！**

开盘后的回测和开盘前的回测是不是不一样？用了什么代码在开盘前和开盘后编译不一样啊....

好像很厉害的样子

@Ty.120212 +1

@Lancewu 额，get_price拿分钟数据的话你在开盘后是可以拿到当时的实时数据的，如果开盘前的话就只能拿到前一日的收盘价

@Dr.QYQ 老哥我发现我现在clone你这个代码在同一时间段回测，分钟级。第一天的策略收益就对不上啊，我这显示1月4日策略收益10.42%，而你图里是-0.13%。而且我在另一时间段，4月20日做了1次回测，今天又做了1次回测，发现曲线天差地别，而我没动过代码....我头晕了，是聚宽接口升级过了吗，要不老哥你再试一下回测同一时间段，看看曲线一致不，就看一下前几天策略收益是否一致即可停下回测了

回撤太恐怖了，能把人吓死

@Lancewu 我看了下日志大概知道问题在哪了，是因为股票池变了，我之前回测的时候21年1月总是买的皇台酒，现在变成大豪科技了，我在代码第150行有一个query，会从我选的一堆概念里选取市值在30-500亿之间的标的（因为最近都是小市值表现比较好），刚看了下皇台酒都st了?肯定不在这个股池里了，你要是有什么看好的概念也可以在concept_names里面加(只支持聚宽的概念)