上一期，我们讲到了量化的回测，并且用了一个偏激进的交易因子，股票池选取的沪深300的个股，从回测来看，

牛市阶段，还是有不错的超额收益：

最高有3倍净值，沪深300最高时1.9左右，能够超出指数接近50%的跨度涨幅；

但是在熊市阶段，下跌幅度也比指数大：

沪深300从最高点到2022年9月29日，回撤35.5%；策略收益，从最高点到2022年9月29日，回撤了40%；

所以，单一的因子，幅度容易大起大落。

而要想减少回撤，有两种方法：

1，品种配合

这种多元化的资产配置，是很多大资产常用的方法；

2，多因子组合

所谓多因子，就是通过牛市指标和熊市指标的组合，发挥两者的长处，以达到牛市提收益，熊市降回撤的目的。

当然，有没有一种组合，可以让策略时时刻刻都盈利？理论上可能可以，但是实际上恐怕难以做到。

所以，我们做量化多因子组合，要正视回撤，而不要想着做得非常完美，有起伏才是人生，我们要做的就是让起伏可以在自己的承受范围内。

那么今天，就给大家讲一下熊市的“指数增强型”因子：

成分股依然是沪深300，不过，会根据连涨5天和连跌5天，来判读是否为强势股，还是弱势股。

要知道，在熊市里面，最好的办法是减少操作，但是我们无法确定是不是熊市，也不能确定什么时候 是底部，因此不能完全无操作！

连涨5天的情况非常少，除非该股是逆势走强。所以，以此作为一个判断依据，并且在策略上就减少了操作。

由于我们选的股票池是沪深300的成分股，并且不做择时，因此，只要跑赢沪深300，其实策略就算成功。

想要深入研究，可以在选股上和择时上多做一些想法。

我们用回测来看下结果：

时间从2019年1月到现在2022年10月10日，中间跨度了一个牛市和一个熊市。

白色线是策略收益，黄色线是沪深300的净值，从2019年1月1日开始，单位净值都是1。

我们可以看到，该因子，在行情好的时候，即2019-2020年，也是有所增值，曲线非常平稳，回撤较小，但是收益率较低，最高达到46%的收益，但此时沪深300的收益率达到90%，因此，在行情好的时候，该指数型策略跑不赢沪深300，超额收益比较差；

但是，我们可以看到，从2021年开始，市场开始整体回撤，至今，沪深300下跌了37%，而这个因子的回撤仅有8%，所以，在抵抗风险的时候，是非常强的。

通过回测，我们可以根据参考业绩比较基准的最大回调，以及策略的最大回调，来判断策略的最大风险回撤，从而，也能够对每个因子的上限和下限，做出一定的判断，这样就能为后续的因子组合打下基础。

并且，在股市长期震荡下跌（2019-2014年）的时候，该因子还能实现稳健上行。

所以，从回测结果来看，该因子实现长期稳健投资问题不大，但是超额收益有点难。

通过不同策略的因子，了解其特点，再根据需求进行完善，或者是组合。

量化交易，主要是把人的逻辑让机器来实现，因此我们要学会和计算机沟通，

下一期，我们讲如何开始实现量化编程，让计算机把我们的想法成功运行起来。

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