1樓：鄭喬
把這段時間的實盤結果和回測對比一下，如果進場和出場都完全一致那就沒有問題，有可能碰到了回撤期，如果對不上那說明策略有問題或者回測的資料精度不夠，看題主的情況大概率是第二種情況
2樓：全品種大師
最重要的問題是回測每天盈利，實盤很快爆倉。考慮一下這兩點：
回測的手續費和滑點考慮是否過於激進？如果按照實際情況考慮是否勝率就沒那麼高？
實盤的槓桿是否開得過高，先開5X槓桿試試效果？如果5X可以穩定盈利說明可能是槓桿的問題。如果5X都很快爆，那可能真是回測本身的問題了。
高頻策略要看效果應該很容易，再投入600試一周，如果還是很快爆了就重新回測吧。
3樓：奧斯
這麼高的槓桿和手續費，任何一點意外事件都可能爆倉。
不過回測能做到這種穩定結果已經讓人很振奮了。假如你的撤單率在90%以上，那在實盤上打敗你的原因可能是
1，別人的速度，回測中能成交的單子被別人先搶，能撤的單子沒撤成，2，你的掛單的位置，就是別人設的坑。而歷史資料中，不包含別人對你入坑的響應。
這種級別的回測，需要基於訂單薄，速度應該較慢。假如幾秒就能生成一天的結果的話，那就是假的回測。
乙個數學遊戲，是否有必勝策略？
畦哇矽 寫了程式驗證，結論是沒人能贏。下列程式在我的電腦上執行了 2.718 秒，輸出是 0。include using namespace std intwin 10 10 10 10 前兩位是敵人的數，後兩位是我的數。我面臨這個狀態時會贏是1，會輸是 1，還沒計算是0。intcheck inta...
請問深度學習識別數字時，同乙個數字但寫法不同，那卷積核是一樣嗎？例如不同寫法的數字9的卷積核一樣嗎？
乙隻正在爬的蟲 深度學習中的監督學習主要分為訓練和測試部分。訓練部分 這時候你的卷積核等一系列引數是在變化，使得你的模型適應你這個任務。測試階段 這時候是固定引數的，輸入數字，輸出結果。所以在識別階段，你的卷積核引數肯定是固定的。但是不同寫法的數字，輸入不同，經過卷積核計算出的特徵層是有差異的。 c...
開發了乙個策略，沒有止損反而比帶止損回測效果好是怎麼回事？
弘量 你可能混淆了止損和平倉的概念。把止損當做一種平倉或者是出場方式，是可以的，但是用它完全來替代平倉，這就變成了另外乙個思路了。止損本身的定義，應該是避免 很大 的虧損，屬於控制風險的，或者說是用來保險用的，只是用來減少損失。跟蹤止損除外。換一句話說吧，止損是用來幫助你強制性的跳出虧損方向，避免你...