学量化的人常问"先学 Python 还是先学统计"。这个问题问早了。真正该先回答的是：如果这个策略赚钱，钱是从谁手里赚的。

这个问题不是哲学，它决定了策略能不能持续。

1、赚交易对手的钱。你比对手更快、更准、更有纪律。这类收益来自执行效率，规模一大就衰减，因为你的对手会变。

2、赚定价偏差的钱。市场对某些信息的反应有延迟，或者对某些品种的定价有结构性偏差。这类收益来自认知差，会随着越来越多人发现而消失。

3、赚风险溢价的钱。你承担了别人不愿意承担的风险，比如波动、流动性不足、持有期长。这类收益最稳定，但需要你真的能承受那份风险。

4、赚制度性收益的钱。比如打新、折溢价套利，这类依赖规则，规则一变就没了。

每一种来源，对应的策略设计、持仓周期、资金容量都不一样。不知道自己的钱从哪来，就会出现一个典型现象：回测很好，实盘一上就亏，因为你赚的那部分钱，在实际交易里根本不存在。

判断标准：写策略之前，用一句话说清楚"这个策略的收益来自谁的亏损"。说不出来，先别写代码，去把逻辑想通。这句话比会写多少行代码重要得多。

还有一个现实问题：来源决定了你能承受多大的回撤。赚风险溢价的策略，回撤是常态，你必须扛得住；赚执行效率的策略，一旦出现明显回撤往往意味着优势消失了，该停就停。不同类型的收益，对回撤的容忍度完全不同。

建议把这句话写在策略文件的第一行注释里：我的收益来自谁的亏损。以后每次想加大仓位、想放宽条件的时候，先回头看这句话。它会提醒你边界在哪里。

还有一个检验方法很实用：把你的策略逻辑讲给一个不炒股的朋友听，看他能不能听懂钱从哪来。如果他听完的反应是"这不就是赌运气"，那你的策略大概率也确实是。能讲清楚，说明你自己想清楚了；讲不清楚，说明还没想清楚。

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