@u20024804 你是有阅读障碍吗？这帖子里列出之前几个帖子一直在说这个工具啊。。

@sayno 我给你发邮件了，我来添加你吧

@folnet 目前不支持港股，A 股美股和主流加密币

@Livid 理解了，主要是想知道哪个素材更好一些，不过自己做 tracking 也可以的

老板未来会考虑提供 Campaign 的一些数据吗？比如点击率之类，这样可能更容易了解哪个素材表现更好一些

@tuangouzi 不是说量化投资策略能帮你盈利（它不是点金术），而是辅助你决策，你可以完全无脑使用策略，也可以把它当作一种辅助或止损的方式，最终盈利与否不仅和你的策略有关系，还和你是否能接受这种策略的风险特征并持久去实践。当然市场行情好或者标的好，本身就会让盈利更容易一些。

举个例子： https://www.myinvestpilot.com/portfolios/myinvestpilot_cn_2/ 这不仅是一个回测策略更是一个实时运行了六年的策略，也就是策略从 19 年回测时确定，然后后面一直在实时运行，你可以理解为 19 年之前用前几年的策略回测了，后面就没变过，也就是说它没有过拟合（从现在看来），它的各项表现都比买入持有不动要好，如果你能完整使用这个策略肯定是赚钱的，但是！！实际上跟随这个策略的人不一定能赚钱，因为策略发出 10 次信号，前 3 次都是小亏损，你怀疑它了，然后中途放弃，第四次赚了大的盈利，你发现不对，又去跟踪，然后后面又是几次小亏损，最终放弃，然后最终策略很赚钱，你没有赚钱，这是策略的问题吗？所以你运用并跟随一个策略，需要了解它的风险特征，然后确定是否适合你的风险偏好，然后来决定要不要跟随，你只有越了解它才能越信任某个策略，最终的结果是多重作用的，显然赚不赚钱不是一个策略能决定的。更重要的是，如果你的本金很少，或者在这个标的上投入很少，就算收益率很高，最终你也没赚到很多钱。

截止 6 月 30 日 13 点，抽奖结果如下：

https://ex.noerr.eu.org/u/devh0407 @devh0407
https://ex.noerr.eu.org/u/dbaazz @dbaazz
https://ex.noerr.eu.org/u/illl @illl
https://ex.noerr.eu.org/u/killva4624 @killva4624
https://ex.noerr.eu.org/u/AvalonKing @AvalonKing
https://ex.noerr.eu.org/u/MidCoder @MidCoder
https://ex.noerr.eu.org/u/wwwcomcn @wwwcomcn
https://ex.noerr.eu.org/u/dove1011 @dove1011

抽奖记录： https://chatgpt.com/share/68621b74-ad64-8008-90c0-00e35a90db5c

领取方式： https://www.myinvestpilot.com/ 里有客户微信（首页顶部），添加这个微信并提供你的邮箱+V2EX ID+一个 V2EX 设置的截图（ https://ex.noerr.eu.org/settings ），然后会给你提供一年有效期的会员。

感谢大家的参与与支持。

@kinge https://www.myinvestpilot.com/portfolios/ 看看这个页面了解下

@sillydaddy 感谢反馈，这个可以后续支持，不过我主要想让 AI 来生成，可以更简单一些
@ys2016814 感谢反馈
@incu 支持辅助分析，帮助认知风险，做自动提醒
@mendax2019 还是不一样，策引偏向组合的整体风险分析，还有支持多种市场，很快也会有 AI Agent 功能上线

@sentinelK 完全同意，这里面的一个逻辑是，如果 AI 发展到一个普通人就能随意驾驭，那说明 AI 并不需要普通人来驾驭，完全可以自动化进行了，普通人写的 prompt 也完全不需要，所以要替代也是大量替代最基层的。

大家好，首先非常感谢 @grindsgears 提供了这么详尽、专业的反馈和建议！您的评论确实点亮了很多量化交易中需要深度思考的关键点，比如杠杆 ETF 的风险、过度依赖单一策略类型的问题、技术分析的局限性以及回测中需要注意的各种陷阱（流动性、过拟合、周期长度等）。这些都是我在开发这个个人项目过程中一直在学习和思考的问题，非常感谢您的分享。

关于“策引”这个产品，我想以我个人开发者的身份，结合它的现状和目标，和您交流一下我的想法：

**产品定位与现状：**

目前，“策引”主要是我个人使用和开发的一个**辅助分析工具**，核心功能是基于我预先编写的一些 Python 策略类（比如您提到的双均线等），对全球主要市场的**高流动性指数/ETF** 进行回测。我的初衷是为自己和可能对量化感兴趣的朋友提供一个相对简单、易上手的平台，用来**探索和验证一些常见的技术分析思路**，并进行系统化的回测，而不是追求发现复杂的 Alpha 或构建机构级的交易系统。

**针对您提出的几点：**

1. **关于杠杆 ETF：** 您分析的风险非常到位！这类工具确实不适合直接纳入面向普通个人投资者的简单策略中。目前这个工具**并未推荐**任何杠杆 ETF 的策略（虽然有一些组合是杠杆 ETF ，后期会重点声明下风险），组合页面里的组合也仅是演示产品的策略回测能力，主要回测标的还是集中在 SPY 、QQQ 、沪深 300 等宽基指数 ETF 上。
2. **关于风险资产与对冲：** 您观察到的组合风险敞口问题很有价值。当前展示的示例确实有侧重，主要是为了演示基础功能。我认同组合多样性和风险管理的重要性。目前用户可以使用工具回测包含不同资产（如已支持的 GLD 、各类债券 ETF ）的组合，未来我希望提供更灵活的资产配置回测方式（这需要特定的资金策略支持，是我后续考虑的方向）。至于 VIX ，我计划是将其作为**市场状态指标**，用于**正在开发的风险控制模块**中来调整仓位，而不是直接交易它或做复杂的期权对冲，这超出了本工具“简单辅助”的定位。
3. **关于策略、流动性与 TA 局限：** 完全同意“相关性不等于因果性”以及纯 TA 的局限。我的目标不是提供“必胜策略”，而是提供一个**学习和测试平台**。均线、RSI 这些是流传很广的基础指标，我想让用户能方便地测试包含这些基础元素的想法。选择高流动性指数 ETF 也是为了**部分缓解**回测与实盘在流动性上的差距。为了解决策略僵化和方便组合不同思路的问题，我**目前正在开发策略原语化和 JSON 配置功能**。这个功能的目标就是让用户可以像搭积木一样，不写代码也能组合不同的指标和信号（比如结合趋势和震荡指标），希望能提升策略构建的灵活性。但这部分功能**还在开发中，尚未发布**。
4. **关于回测周期：** 您的建议非常对。更长的历史数据无疑能更好地检验策略。作为个人开发者，数据获取确实是一个限制因素，我会尽可能使用我能获取到的最长数据，并且在工具中允许用户自行选择回测区间。未来会持续关注是否有途径获取更长周期的可靠数据。
5. **关于过拟合：** 这是所有回测的“天敌”。工具本身无法消除过拟合，只能提供方便的测试手段。我希望用户能利用这个工具（尤其是**未来计划的**策略组合功能）多做参数敏感性测试和样本外验证，来评估策略的鲁棒性。
6. **关于趋势策略与震荡市：** 您说得非常对，单一的趋势策略在震荡市表现不佳。这正是我**正在开发策略原语化和 JSON 配置功能**的主要原因之一，目标就是让用户能够更容易地**混合不同类型的信号**（例如，加入 RSI 反转信号或波动率条件）来应对不同的市场环境。同时，**计划中的风险控制模块**也会尝试根据市场状态（如 VIX ）来动态调整风险暴露。复杂的期权策略目前确实不在考虑范围内。

**关于 Alpha 与未来方向：**

我深知获取 Alpha 的难度。这个工具更多是帮助用户**系统化地执行自己的交易纪律、学习策略构建的基本方法、以及对常见投资思路进行历史表现的探索性分析**。

为了进一步降低使用门槛，在**完成策略原语化之后**，我**计划探索加入 AI Agent 功能**，尝试让 AI 辅助用户生成一些基础的策略配置想法，或者对现有策略进行简单的优化建议。但这同样会**围绕相对简单、可解释的策略框架**进行，保持工具“个人辅助”的定位。

**总结：**

“策引”是我作为一个开发者在量化投资领域学习和实践的产物。它有明确的定位和局限性，目标是成为一个对个人用户友好、在特定领域（全球指数 TA 回测）有一定帮助的辅助工具。我非常感谢您的批评和建议，这些都将帮助我更好地思考产品的后续开发和迭代方向。

再次感谢您的宝贵时间和深刻见解！

恭喜道哥🎉

@kenneth2018 直接在首页申请就行

@laike9m 支持的，这是最基本的功能，你可以试用下

@chenduke 润人也被封号呢，没啥规律，可能取个外国名字会好点（支付这块）

@delacey 先学会怎么用 AI 写代码，而不是自己写，汽车出来了，你还研究如何拉黄包车拉的更稳更快？难道不是学会开汽车吗

大概率你写的代码质量不如 Claude 的高，除非是一些专业领域，它没有训练过的，但是最佳实践，编程范式，设计模式，它都能吊打你的水平。

CrossOver 不错，而且能查看一个游戏兼容性评分，一般 4 分就很不错了。