第 7 课 · Agent 辅助写策略

人机协作迭代回测的正确姿势——以及量化新手的头号死因：过拟合

这节课你将得到什么

一个纯离线的参数扫描脚本 scripts/param_sweep.py：它把第 4 课的双均线策略跑 16 组参数（短均线 3/5/8/10 × 长均线 15/20/30/60），严格遵守第 4 课的回测规则（信号收盘产生、次日开盘成交、计入成本），输出每组参数的年化收益与最大回撤。

但表格不是重点。重点是这张表教你看的"地形"：参数高原与孤峰的区别。看懂它，你就理解了量化交易里死人最多的那个坑——过拟合，也就明白了"让 Agent 帮你调参"的正确姿势和它的边界。

一、人机分工：四步循环

到这一课，你已经有了数据（第 2 课）、规则约束（第 1 课）、文本分析组件（第 3 课）和第一个回测（第 4 课）。现在把 Agent 正式拉进策略研发流程。正确的分工是一个循环，四步里有两步永远是人干的：

二、给 AI 下策略任务的 Prompt 模板

Agent 写回测代码最大的风险不是写不出来，而是写得太漂亮——它默认会给你一个"看起来对"的回测：当日信号当日成交（未来函数）、不计成本、只报一个最优收益。所以任务书里必须钉死四条约束，少一条，结果就是废纸：

我要回测一个A股双均线策略：短均线上穿长均线买入，下穿卖出，
标的贵州茅台，数据用 data/600519_qfq_2024.csv（前复权日线）。

硬性约束（违反任何一条视为错误）：
1. 禁止未来函数：信号在T日收盘确认，成交只能在T+1日开盘价
2. 必须计入成本：买入0.03%，卖出0.08%（含卖出印花税0.05%）
3. 数据口径：只用前复权价，并在代码注释里写明口径
4. 输出参数敏感性：对短均线[3,5,8,10]×长均线[15,20,30,60]
   共16组参数逐一回测，输出年化收益和最大回撤表格，
   不许只报"最优参数"的结果

四条约束对应四个死因：约束 1 防回测幻觉（第 4 课亲手踩过的坑）；约束 2 防收益虚高（第 1 课：双边摩擦约 0.1%，频繁交易一年磨掉本金四分之一）；约束 3 防数据造假（第 2 课：不复权数据在除权日产生假跳水）；约束 4 防孤峰欺骗——这正是本课的正题。

三、动手：跑参数扫描

脚本是纯离线的，只读第 2 课落地的 CSV，不碰网络（免费接口会挂的道理不用再强调了——能离线就离线）。逐行复制：

cd "$HOME/AI Project/Quant Learning"
source .venv/bin/activate
python scripts/param_sweep.py

你会看到（我已在你的环境实测通过，数字是真实运行结果）：

数据：data/600519_qfq_2024.csv，242 个交易日（前复权，除权口径正确）
回测规则：信号收盘产生、次日开盘成交；买入费 0.03%，卖出费 0.08%

表 1：年化收益率（16 组参数）
短\长 |    15 |    20 |    30 |    60
------------------------------------
   3 |-22.0%  -10.4%  -14.1%   -3.4%
   5 |-19.7%  -26.7%  -16.0%   -9.6%
   8 |-14.2%  -36.5%  -29.6%  -21.6%
  10 |-24.9%  -35.3%  -28.3%  -12.6%

表 2：最大回撤（16 组参数）
短\长 |    15 |    20 |    30 |    60
------------------------------------
   3 |-23.1%  -16.4%  -16.5%  -14.5%
   5 |-20.9%  -27.2%  -21.6%  -16.4%
   8 |-21.3%  -37.8%  -30.4%  -26.2%
  10 |-31.8%  -35.9%  -27.6%  -17.1%

对照：2024 年买入并持有茅台的总收益 = -6.2%

先别管分析，自己盯着表 1 看一分钟。你注意到三件事了吗：① 16 组参数全部亏损；② "最优"的 3/60（-3.4%）恰好蹲在表格边角上；③ 它旁边的格子（5/60、3/30）比它差一大截。这三件事就是本课的核心。

四、读表：参数高原 vs 孤峰（本课核心）

脚本最后会自动做"地形分析"，输出如下（真实结果）：

========================================================
地形分析：最优参数是孤峰还是高原？
========================================================
样本内最优参数：短均线 3 / 长均线 60，年化 -3.4%
其相邻参数（共 3 组）平均年化：-13.3%
最优格与邻居的差距：+9.9%
判定：孤峰——最优格显著高于周围，参数挪一格收益就塌。
这是过拟合的典型长相：它记住的是 2024 年茅台的噪音，不是规律。

把参数网格想象成一片地形，年化收益是海拔：

我们这张表里还有第三个信号：最优参数在网格边缘。3/60 的"短均线 3"已经是你扫描范围的最小值——如果它是真规律，为什么更小的值你没扫？边缘最优通常意味着两种可能：真正的"最优"在网格外（你的假设方向就错了），或者它纯粹是噪音。两种都不是好消息。

五、样本内最优 ≠ 未来最优

现在把逻辑钉死。你扫描的数据叫样本内（in-sample）；策略未来要面对的行情叫样本外（out-of-sample）。核心事实是：只要你试的参数组合足够多，总有一组会在样本内显得"最优"——哪怕数据是纯随机数。这不是策略发现了规律，是多重检验下的必然假象。r/algotrading 社区关于过拟合的讨论里，这几乎是每个新手帖的标配剧情（见延伸阅读）。

工程上的标准做法（本课只建立概念，后续课程实操）：

• 样本外检验：把数据切成两段，前 70% 调参，后 30% 只许看一次。孤峰参数在后段几乎必然现形。
• 先看地形，再看峰值：正如上面的表——高原上的参数才有资格进样本外；孤峰直接淘汰，不管它样本内多漂亮。
• 数你的"尝试次数"：你扫了 16 组参数，等于做了 16 次检验。Agent 让尝试的边际成本趋近于零，也就让过拟合的产量趋近于无穷——这是 Agent 时代过拟合风险被放大的根本原因。

概念出处：Marcos López de Prado 在 《The Deflated Sharpe Ratio》中用数学证明了"回测次数越多，样本内高夏普比率越可能是假的"，是这一话题的经典文献（前瞻阅读，不求全懂）。

六、Agent 是加速器，不是判断力的替代品

回到人机分工。这节课的扫描脚本，从想法到实测通过，如果用 Agent 辅助编写大约是十分钟的活——手写可能要一个下午。这就是 Agent 的真实价值：它把"写码"和"跑数"的成本压到接近零，让你可以在四步循环里转得快得多。原来一周验证一个假设，现在一天验证五个。

但请注意循环变快之后，瓶颈挪到了哪里：挪到了第 1 步的假设质量和第 4 步的审查深度。Agent 不会告诉你"双均线用在震荡下行单票上前提就不成立"——它没有你的持仓、你的市场体感、你的风险承受力，它只对"把代码写对"负责。把第 1、4 步也让渡给 Agent 的人，得到的不是量化策略，是一份样本内精美的亏损说明书。对你的实盘目标来说，记住这句话：Agent 决定你迭代得多快，你决定迭代的方向对不对。

动手挑战（可选，10 分钟）

打开 scripts/param_sweep.py，把 SHORT_WINDOWS 和 LONG_WINDOWS 换成你自己的猜测（比如短 [5,10,20]、长 [30,60,120]），重跑。然后回答自己两个问题：新网格里出现了高原吗？如果有"最优参数"，它在网格内部还是边缘？把你观察到的情况贴给我，我们一起判断它是不是孤峰。

自测

凭记忆作答，答错会显示解析。

延伸阅读

• 主读：r/algotrading——在站内搜索 "overfitting"，看真实交易者关于过拟合的反复讨论：几乎每条"我的回测收益 300%"的帖子下面，都有老兵在问"样本外呢？试了几组参数？"。这是本课概念在真实世界的样子。
• 《The Deflated Sharpe Ratio》（López de Prado 等）——多重检验如何系统性地制造假策略，数学较强，知道结论即可。
• QuantStart: Successful Backtesting（Part I）——英文长文，系统讲偏差来源（前视偏差、生存者偏差、过拟合），可当工具书查。

有任何不清楚的地方（比如地形分析的判定逻辑、样本外怎么切、Prompt 模板怎么改），直接问我——我是你的老师。