排第一名的那套策略，設定是最單純的那一級
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排第一名的那套策略，設定是最單純的那一級
三年多前，我們把十四套投資策略同時掛上去跑。
不是回測。是每天跟著真實收盤價往前記帳，一路記到今年三月二十七號，八百多個交易日。
之所以要這樣做，是因為回測太好騙了。你只要多試幾組參數，總能生出一條漂亮的曲線。往前跑就沒得閃，策略掛上去那天，你還不知道接下來會發生什麼。
三年多的帳記完，第一個被打臉的是「複雜度」。
綜合分數最高的，是設定最單純的那一級
我們把報酬、跌幅、恢復速度、每月贏的比例、換手成本全部算進一個綜合分數。
拿第一的是「保守型 VT」，綜合分數 0.790 。
它的數字長這樣：
| 項目 | 保守型 VT |
|---|---|
| 每承擔一分顛簸換到的報酬 | 3.158 |
| 期間最大跌幅 | -2.48% |
| 每月收紅的比例 | 87.2% |
| 年化報酬 | 18.01% |
| 單月最慘 | -1.61% |
| 從最深的坑爬回來 | 39 天 |
三年多裡最痛的一個月只跌 1.61%，最深的坑不到兩個半百分點。
而在我們自己標的複雜度分級裡，這套策略是 最低的第一級 。
「越複雜越厲害」這件事，測不出來
既然排名有了、複雜度也標了，那就直接算兩者的關係。
十四套策略的複雜度跟成績之間，關聯數字是 0.294 。
這個數字要怎麼讀？它大於零，看起來像是「複雜一點確實好一點」。但把它拿去做檢定，結果是 0.308 ——這個門檻通常要低於 0.05 才敢說話。
0.308 的意思是：這點關聯弱到不能排除只是十四個樣本湊巧排成這樣。
講清楚一點，這不是「證明了複雜沒用」。十四套策略樣本很小，小樣本本來就不容易測出東西來。誠實的說法是： 我們沒有測到「更複雜會更好」的證據。
但反過來也成立，如果複雜度真的帶來明顯優勢，這批資料應該多少要看得出來。它沒有。
真正拉開差距的，是手上有幾種資產
同一批策略，換個角度切。
只做美股一種資產的那幾套，平均成績 1.173 。
美股加黃金兩種的，平均 2.544 。
差了 1.371 ，這不是小數點後面的修飾，是兩個不同等級。
同一件事講白話：你可以把進出場規則磨得很細，但如果手上只有一種資產，很多風險根本沒地方去。加一種走勢不太一樣的資產，比多加三條規則有用得多。
一個我們自己也意外的結果
有一組關聯確實測出來了，而且很強： 換手頻繁的策略，扣掉交易成本後的成績反而比較好 （關聯 0.763，檢定 0.0015）。
這跟「少動比較好」的直覺是反的。
但先別急著把它當結論。比較合理的解讀是：這批策略裡跑得比較勤的那幾套，本來就是抓短期動能的類型，那段期間剛好對它們友善—— 是策略類型帶來的，不是「多動」本身帶來的 。三年多、十四套，還不足以把這兩件事拆開。
倒是另一組數字沒有懸念： 月頻調整的平均 2.339，日頻 2.213。 幾乎一樣。天天盯著調，沒有換到更好的結果。
這些數字沒有回答的事
要說在前面：
這是 紙上交易 的往前追蹤紀錄，不是真金白銀的成交。沒有滑價、沒有你手滑點錯的那一次、也沒有半夜看到帳戶變紅就想全砍的那個瞬間。
期間只有三年多，而且這三年多的市場長什麼樣，你我都知道，它不是一段普通的日子。
十四套策略聽起來很多，拿來做統計卻是很小的樣本。上面每一個「測不出關係」，都要配著這句話一起讀。
所以呢
如果你正在挑一套方法，這三年多的帳給的建議意外地樸素：
先確定手上不只一種資產 ，這一步的效果比後面所有微調加起來都大。
調整頻率不用迷信越快越好 ，月頻跟日頻在這批資料裡打平。
看跌幅，不要只看報酬。 排第一那套的年化報酬不是最高的，榜上有年化五成的，但它最深只跌 2.48%。能讓你抱得住的策略，才有機會走完全程。
三年多的帳記下來，最耐看的不是哪套模型贏了。是那句很不性感的話：
複雜度很容易取得，穩定不是。
資料出處：本站紙上交易紀錄（storage/paper_trading.json）與策略指標檔，追蹤期間 2023-01-04 至 2026-03-27，共 14 套策略、810 個交易日（部分策略上線較晚，天數略有不同）。所有數字可在對應實驗結果檔查閱。
本文為研究紀錄，不構成投資建議。過去績效不代表未來表現。
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