把潮汐放进交易口袋：趋势追踪的可行性、优化与风险底线
如果有一台机器能在牛熊之间嗅到潮汐，你愿意把钱包交给它吗？不是玄学，而是趋势追踪：用价格延续性捕捉大波段收益。研究显示，时间序列动量长期有效（Moskowitz, Ooi & Pedersen, 2012），但把理论变成稳定的收益，需要谨慎设计与严密评估。
先说流程（简单明了）：1) 数据采集：高质量价格、成交量、市场深度；2) 信号生成：移动平均、突破或动量信号与参数范围；3) 回测与交叉验证：用滚动窗口做walk-forward，避免过拟合；4) 策略优化：以稳健性为目标（不是仅追最大年化），使用蒙特卡洛、稳健优化或约束最小化（参考Markowitz基础）；5) 风险控制：最大回撤、尾部风险（VaR/ES）、仓位限额；6) 执行和流动性管理：考虑滑点、冲击成本与最小成交量；7) 实时监控与参数复核。
收益评估不要只看年化率。结合夏普比率（Sharpe）、Sortino、Calmar和回撤持续时间来判断质量，且要做情景压力测试。优化时把交易成本、税费、融资利率都建进模型，否则“纸上收益”虚高。流动性方面，Amihud（2002）指出成交量与价格冲击直接影响策略可实现性，尤其在危机时刻，平仓能力决定能否保住收益。
策略优化要追求“稳健而不精明”。避免对单一参数敏感的高回报模型，采用参数范围优化和步进测试，使用滚动回测检验长期稳定性。风险评估要包括隐含的活跃风险：杠杆、集中持仓、对冲失效。最后，治理结构也重要——明确定期复盘、禁止频繁参数重调、建立事前止损与事后复盘机制。
总之，趋势追踪能带来可观收益，但不是一次调参就能万年有效的魔法。把流程做细，把成本、流动性和尾部风险纳入模型，才是把“潮汐”变成长期现金流的关键。（参考文献：Moskowitz et al., 2012；Markowitz, 1952；Amihud, 2002；Jorion, 2001）
请投票或选择：
1）我愿意尝试小规模实盘测试；
2）需先做完整模拟并通过一年考核；
3）我更关注资金流动性与应急平仓方案；
4）我想看更具体的参数与回测样例。