AI投研系统2.0,季度测试的新结果

帝亚梵的商业点评：新的回测，在这个大幅回测的时段算是看出一些市场结构的区别？想了想没啥想说的。

8月份，我第一次分享了自己用AI搭建的投研系统。

当时，这套系统已经持续研究了全球一万多家上市公司，积累了几个月的研究记录。我突发奇想，让AI把历史上所有给出买入信号的拿出来，看看如果真的按照信号买入，到底能赚多少钱。

当时，232次买入决策，胜率达到80.7%，平均收益11.8%，盈利因子9.79。后来我又做了几万次随机模拟，发现即使只允许持有20只，结果也相当不错。

坦白说，看到这些数据的时候还是挺高兴的，毕竟这是我自己从零搭建、不断修改的一套系统。

但那篇文章的结尾，我也提到了一个最大的隐患：这套系统还没有真正犯过错。

10月31日，我把AI投研系统的历史买入信号重新跑了一遍回测。

如果按照最早出现的买入信号，选出5只一直持有，美股组合居然赚了57.19%。

但同样的方法放在A股，却亏了4.53%。

更有意思的是，如果换一种方法，让系统持续寻找预期收益最高的，每个月动态调整持仓，A股5只组合就能赚17.59%，美股却只剩下3.59%。

新的测试逻辑

这次我先测试了两种基本策略。

一种比较简单，按照研究系统历史上出现买入信号的顺序建仓，最多买入5只或者20只，买满以后就不主动换股。

另一种更符合日常投资的思路：系统不断更新对企业的估值和预期回报，在当时符合条件的进行排序，每月最多替换两只，把资金逐渐转向更有吸引力的机会。

所有组合都从相同的初始本金出发，各自遵守持仓数量限制。

结果如下：

同期全窗口基准，沪深300ETF（510300）下跌15.73%，标普500ETF（SPY）上涨5.69%。

只看收益，几种策略都有不错的地方。

A股虽然整体行情很差，但有两个组合获得了正收益；美股的几个组合也都赚钱了。

可是，把10月20日和10月30日的结果放在一起，我发现了更有意思的事情。

10月20日时，美股最早买入的5只，累计收益还高达76.42%。

暴跌以后，收益降到了57.19%，少了19.23个百分点。由于此前账户已经赚了很多钱，这8天对应的实际跌幅是10.90%。

A股同样的5只组合，从盈利7.66%，直接变成亏损4.53%，8天实际跌幅11.33%。

相比之下，20只组合的波动要小得多。

当然，这并不奇怪。

5只意味着每家公司初始占据20%的仓位，而20只每只只有5%。当某只出现大幅波动时，对整个账户的影响自然不同。

集中持仓确实放大了正确判断的收益，也同样放大了错误判断的代价。

如果我们不能稳定判断哪些更值得重仓，减少持仓数量就可能变成一次危险的赌博。

而且，5只赚钱最多的两个组合，内部情况也完全不同。

赚57%的组合，究竟靠什么赚钱？

先看美股最早买入的5只，截至10月30日，组合累计盈利57.19%，看起来相当惊人。

但把每只的收益贡献拆开以后，就会发现两只合计贡献44.64个百分点，占整个组合累计收益的约78%。

也就是说，绝大部分利润来自两家公司。

这倒很符合集中投资的特点。真正成功的投资组合，往往就是依靠少数优秀公司创造大部分收益。

问题在于，如果当初的买入顺序稍微不同，结果还会这么好吗？

再看看A股的滚动5只组合。

它累计赚了17.59%，而且已经实现的8笔交易贡献了29.79个百分点的盈利。

可是，目前仍然持有的5笔交易，合计贡献了−12.20个百分点。

也就是说，这个组合现在还有17.59%的收益，很大程度上依靠此前已经兑现的利润。

美股排序5只也类似。

此前平仓的7笔交易贡献了20.10个百分点，剩余5笔贡献−16.51个百分点，最后只剩3.59%的收益。

还有一个数据更加有意思。

美股排序5只的逐笔胜率，从上一轮测试的50%，提高到了58.33%。

胜率明明提高了，怎么最后赚的钱反而更少？

因为平均盈利交易只赚19.85%，平均亏损交易却亏了23.38%。

盈亏比只有0.85。

这意味着，即使你判断正确的次数更多，也可能因为少数几次较大的亏损，把之前的利润全部吃掉。

如果随便选5只，会不会也赚这么多？

为了回答这个问题，我又做了测试模拟，每种实验生成20000条随机选择路径。

看看结果：

如果在相同的历史候选池里随机选股，两个市场都是20只组合的收益中位数更高，亏损路径也明显更少。

尤其是美股，随机5只组合有34.02%的路径亏损，但20只组合的亏损路径占比只有0.01%。

当然，这不是说未来投资20只就几乎不会亏钱，但它至少说明，在这段市场环境里，减少持仓数量明显提高了结果的不确定性。

我还让系统使用同一组随机优先级，分别生成5只和20只组合，直接比较哪一个更赚钱。

结果，A股只有30.66%的路径里，5只组合超过20只；美股更低，只有18.90%。

所以，如果不能证明自己能够持续选出更好的，简单减少持仓数量，并不会自动创造更高收益。

如果把所有买入信号都执行，又是什么结果？

我还测试了另一种极端情况：凡是系统历史上给出过合格买入信号的公司，全部纳入统计。

去重后，A股一共有108只，美股84只。

不过，这里的资金规则与前面的固定本金账户不同。它把每个买入机会作为一个独立子组合，随着新信号出现不断扩充，再计算每日活跃子组合等权的策略收益。

最新结果是，A股下跌9.58%，美股上涨21.85%。

而按照各自入场时间匹配的市场基准，分别为−17.53%和+4.73%。

美股的结果依然不错，A股虽然少跌了将近8个百分点，却还是亏了接近10%。

我们可能已经发现了不少相对市场表现更好的，但现在仍然是起点。

对于我来说，AI投研系统的目标始终没有改变：发现那些市场尚未充分定价的机会。

这次回测，让我对系统有了更多信心，也发现了更多可能犯错的地方。

下一步，我更希望它能证明自己究竟在哪里有效，又会在哪里失效。