动量方舟 · Momentum Ark

一条消息，一个策略

10 月 14 日下午 14:23，我给平台加了第一个"自己的"策略：

> 我（10-14 14:23）：增加个策略，红利创业板轮动策略 > 创业板指数/中证红利指数，比率 > 如果比率 <0.35，切换持有创业板类的品种 > 如果比率 >0.6，切换持有红利类的品种 > 在这个区间内，维持之前持仓不变，直到信号出现。 > 产品品种：创业板类品种：创业板ETF (159915)；红利类品种：红利ETF（510880）

这条消息有多长？不到 150 字。它包含了四个要素：信号（比值）、阈值（0.35 / 0.6）、区间内怎么办（不动）、买什么（两个 ETF）。

AI 一小时内实现、上线、跑出十年回测。

这就是这套平台最核心的生产方式：我写规则，AI 写代码。 到 10 月 20 日，18 个策略里有 16 个是这么一条一条加上去的。我后来发现，我写的每段规则，其实都能拆成三段：

三段写清楚，剩下的事我不用管。

有些规则，我会写到"变态细"

10 月 16 日，我一次加了两个策略。其中"股债平衡"那段，最后一句是这样的：

> 我（10-16 17:03）：要求，每次调仓，需要标明是哪个标的调仓多少金额，占总资产多少比例 到 目标标的。

这句话跟策略收益毫无关系，它管的是我看得懂。因为"从 80 万股票调到 20 万"这种说法，我看了要在脑子里算；而"卖出沪深 300ETF 60 万（占总资产 60%），买入十年国债 ETF 60 万"，我一眼就知道发生了什么。

同一条消息里，红利低波股息策略我是连着数据来源一起给的：

> 差值 = 红利低波指数股息率 − 10 年期国债收益率 > <2% 清仓；≥2% 全仓 <3%；≥3% 全仓，还强烈推荐增量资金介入 > 红利低波指数股息率 数据来源：（中证指数官网链接，说明要下哪个文件、选哪一列） > 10 年期国债收益率 数据来源：（中债网链接）

我为什么要给链接？因为我知道"股息率"这个东西有五六种算法。我不给，AI 就自己挑一个，回测就跑偏。凡是口径有歧义的地方，我都会把源指过去。

规则也会有矛盾——这是 AI 最有用的时候

10 月 29 日，我拿一个想了很久的策略去让它评审，开头特意写了"先不改代码"。它找出了一个我自己没发现的硬伤：

规则里写着"第 3 档加仓到 80% 仓位"，同时又写着"单只 ETF 总投入浮亏 15% 就全部清仓"。按我的加仓节奏算，第 3 档刚建完，浮亏就可能已经超过 15%——换句话说，我设计了一个刚买满就必须清仓的策略。

一行代码没动，一次对话，救了我半个月的返工。这件事让我改了个习惯：任何新策略，先让它挑毛病，再让它写代码。

有些策略，是"人不满意"逼出来的

10 月 20 日下午，两个刚上线的策略我不满意：

> 我（10-20 15:10）：今天，新加的两个策略 大盘择时和大盘小盘轮动，要稍微调整一下策略，原先策略收益太低了

于是把"200 日均线 + 连续两天确认"改成"50 日线上穿 250 日线就买"，把动量的 20 日改成 60 日、均线改成 250 日。

"收益太低"是纯用户的特权。 AI 不知道你对收益的要求，也不知道你愿意承担多大回撤。它只能给你数据，判断"这样够不够"的只能是我。

同一天还有一次，我自己给出了修复方案：

> 我（10-20 15:47）：有个小问题，初值问题：策略设计的是"金叉买入、死叉卖出"，但如果一开始就在金叉状态，系统不知道应该持仓。 > 修复方案：空仓时的判断应该改成：只要 MA50 > MA250（趋势向上）就买入，不一定非要等到"金叉那一天"。 > 这样不管是从头就趋势向上，还是中途金叉，都能正确持仓。改动很小

为什么我能想到？因为这个逻辑漏洞在现实里很常见：规则写的是"事件"，但市场大多数时候处在"状态"里。 金叉是事件，趋势向上是状态。只认事件，就会漏掉一开始就在趋势里的情况。

也会翻车

10 月 28 日，新加的"估值分位择时"上线后，我在图上看到一串诡异的操作：

> 我（10-28 14:06）：这个 估值分位择时策略，里面按理 沪深300ETF 是仓位持有，怎么在极短时间内，出现空仓、卖出、买入这些操作呢，你哪里错了，自己看看

原因是信号初始化的 bug：历史开头那段，估值分位数据还没齐，系统把它当成"极高分位"，于是空仓；第二天数据来了，又满仓。

这类问题肉眼可见：图上出现一堆密集的小买卖点，跟策略逻辑明显不符。所以现在我看任何新策略，第一眼看的不是收益率，是操作次数——一个年化 20% 但一年交易 200 次的策略，成本就能吃掉一半。

一件我做对的事：坚持用真标的

10 月 28 日做"策略实验室"时，AI 提了一版方案，说国证价值 100、成长 100 这类指数没有对应 ETF，建议用指数代替。

> 我（10-28 16:35）：嗯嗯，还有个问题，他说的类似 国证价值 100，成长 100，这些他说用指数替代，不要听他的，还是用 ETF 来完成，没有数据的部分，就不管，一定用真实的交易标的，价值ETF易方达159263，成长ETF易方达 159259

这句话背后是一个很朴素的判断：回测里用指数、实盘里买 ETF，中间差着跟踪误差、溢价、流动性。 指数是纸面上的完美，ETF 才是你能买到的东西。

宁可少两个标的，也不用假数据把结果做好看。

这一篇学到的

• 策略规则写成三段：买入条件 / 卖出条件 / 品种清单，AI 就能落地
• 口径有歧义的地方，把数据源链接贴过去，别让它自己挑
• 新策略先让它挑毛病，再让它写代码（我自己那个"买满就必须清仓"的策略就是这么被救的）
• "收益太低"这种话只有你能说，AI 不知道你的偏好
• 回测一律用真实可交易的 ETF，不用指数替代

【你也可以】

把你脑子里任何一个投资规则，写成这三句话发给 AI：

1. 什么情况下买、买哪几个（写清代码，如 510300） 2. 什么情况下卖 3. 什么情况下什么都不做

然后加一句："先把这条规则的逻辑漏洞挑出来给我，别写代码。"

第 3 句比前两句都重要——大多数策略不是执行错了，是规则本身自相矛盾。

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本系列为个人研究与搭建记录，文中所有策略仅用于研究，不构成投资建议。历史回测不代表未来收益。