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模拟策略管理

WealthSight 模拟策略用于把一套投资想法保存下来,然后在指定历史区间里运行,查看它会产生哪些交易、持仓变化和绩效结果。

建议把策略当作“假设方案”来管理:先写清楚资金来源、买入节奏、买入标的和调整规则,再运行模拟,用结果比较不同方案的差异。

如何选择策略

策略适合的问题
固定权重我想长期维持一套资产配置,比如股债 60/40,看看定期再平衡后的效果
定投我想按固定节奏分批买入,比如每月投入一笔钱,看看长期积累效果
网格我想围绕单个标的做低买高卖,看看区间震荡中是否能积累收益

如果目标是资产配置,优先用固定权重;如果目标是分批投入,优先用定投;如果目标是围绕单个标的反复交易,再考虑网格。

固定权重策略

固定权重策略会先投入一笔初始资金,再按目标权重买入多个标的。之后可选择不再平衡、按固定周期再平衡,或在偏离目标权重超过阈值时再平衡。

适合场景

  • 比较不同资产配置组合的长期表现
  • 观察再平衡是否改善回撤、波动或收益
  • 模拟“买入并长期按比例持有”的组合

配置要点

  • 初始资金:模拟开始时投入的资金。
  • 标的配置权重:每个标的的目标比例,合计应为 100%。
  • 再平衡类型
    • 不进行再平衡:首次建仓后不主动调整。
    • 固定周期再平衡:按每日、每周、每月、每季度等周期调整回目标权重。
    • 阈值触发再平衡:当实际权重偏离目标超过设定阈值时再平衡。

使用建议

如果只是想看一个配置本身的长期效果,可以先选择“不进行再平衡”。如果想模拟更接近资产配置管理的方式,再尝试季度或年度再平衡。阈值再平衡适合希望减少无意义交易、只在偏离较大时调整的组合。

定投策略

定投策略按固定节奏执行买入计划。它既可以模拟“每期新增一笔钱并买入”,也可以模拟“先准备一笔初始资金,再分批买入”。

适合场景

  • 模拟每月、每周或每日买入某些标的
  • 比较一次性投入和分批投入的差异
  • 观察不同买入频率、不同标的比例对结果的影响

配置要点

  • 定投周期:决定多久执行一次买入计划。
  • 定投日偏移:在周期起始日基础上顺延几天。例如每月定投且偏移为 2,表示每期计划日在周期起始日后第 2 天附近。
  • 初始资金
    • 为 0 时:每期先生成一笔入金,再按计划买入。
    • 大于 0 时:模拟开始日先入金一笔,后续从这笔现金池按期买入。
  • 每期计划买入金额:每次定投计划使用的金额。
  • 资金不足时:仅在初始资金大于 0 时显示。
    • 用可用现金,不足则跳过:现金池不够时,尽量用剩余现金买入;金额太小则跳过。
    • 自动补入金后继续买入:现金池不够时,自动补足到本期计划买入金额,再继续买入。
  • 买入标的与比例:每期买入金额在各标的之间的分配比例,合计应为 100%。

使用建议

如果你想模拟真实工资结余式投资,通常把初始资金设为 0,让系统每期入金再买入。如果你想模拟“已经有一笔钱,但不想一次性买完”,可以填写初始资金,并选择资金不足时是否自动补入金。

如果需要对比不同定投方式,建议复制策略后只改一个变量,例如只改周期、只改每期计划买入金额,或只改买入比例,这样结果更容易解释。

网格策略

网格策略围绕单个标的设置价格区间,在价格下跌到网格线附近时买入,在价格上涨到网格线附近时卖出。它更适合低频、宽网格的区间震荡假设。

适合场景

  • 研究单个标的在震荡区间中的低买高卖效果
  • 比较不同网格上下限、网格层数和初始仓位
  • 评估交易成本、最小成交金额对网格策略的影响

配置要点

  • 投资标的:网格策略只针对单个标的。
  • 初始资金:用于网格交易的资金池。
  • 初始持仓比例:模拟开始时先用多少资金建仓。
  • 价格上下限:网格运行的价格区间,上限必须大于下限。
  • 网格层数:区间内划分的网格数量。层数越多,交易越频繁,对成本和数据精度越敏感。
  • 等差/等比:等差按相同价格差划分,等比按相同比例划分。
  • 触发方式、冷却天数、每日最大成交笔数、最小成交金额:用于控制交易频率,避免过密网格产生不现实的高频交易。

使用建议

网格模拟通常更依赖价格路径。若历史数据只有日线高、低、收,系统无法知道一天内先涨还是先跌,因此网格结果应理解为基于日线数据的近似模拟。建议优先使用较宽的网格、较低的每日成交次数,并设置合理的最小成交金额。

通用注意事项

  • 策略中的标的需要先具备可用的历史价格,否则模拟可能无法在计划日期成交。日常可依赖 “自动数据维护”;首次缺数据或需要立即补齐时,可先手工执行一次历史维护。
  • 执行模板会影响交易日历、最小买卖单位和交易成本。不同市场的标的建议配置合适的执行模板。
  • 模拟生成的交易会按规则记录入金、买入、卖出、分红派息等,便于后续归因和导出。
  • 修改策略后,需要重新运行模拟才能看到新结果。
  • 可以复制策略后调整少量参数,用于对比不同假设。

分享与导入

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