第238章：确立研究范式 (第1/2页)
实验室墙上的工作流程
2010年5月10日，星期一，上午九点整。
车公庙，三十平米的办公室里，所有人到齐了。
陈默站在那块白板前，手里拿着一支新买的马克笔。旁边，周寻靠墙站着，陆方坐在电脑前，小林、小吴、王涛挤在剩下的座位上。赵姐坐在角落，手里拿着本子，准备记录。
白板上还留着昨天讨论时画的那些图——低PE因子的回测曲线、多因子框架的草图、周寻写的那些分段表现数字。
但陈默今天要讲的，不是这些。
他拿起板擦，开始擦。
从左边擦到右边，从上边擦到下边。
曲线消失了，数字消失了，框架图消失了。
白板重新变得一片空白。
他转过身，看着那六个人。
“过去两周，我们做了一件事。”他说，“测了一个因子。”
他顿了顿：
“结果，你们都看到了。不怎么样。”
没有人说话。
“但这不意味着我们白干了。”陈默继续说，“这次失败，让我们明白了一件事——”
他在白板上写下几个字：
不能瞎测
“如果我们继续这样，今天测PE，明天测PB，后天测PS。测完一百个因子，可能还是不知道自己在干什么。”
他放下笔，看着周寻：
“周寻，你来。”
周寻走到白板前。
他从口袋里掏出一张折得整整齐齐的A4纸，展开，贴在白板上。
那是一张手绘的流程图，用黑色签字笔画得密密麻麻，但每个方框、每个箭头都清清楚楚。
标题只有一行字：
“默石量化研究标准流程”
周寻转过身，指着那张图：
“从今天开始，我们所有的因子研究、策略开发，必须走完这四步。”
他指着第一个方框：
“第一步：提出假设”
“不是随便找个指标跑一跑。是先问自己一个问题：为什么这个因子应该能赚钱？背后的经济逻辑是什么？是人性的弱点？是市场结构的缺陷？还是制度的套利机会？”
他顿了顿：
“没有逻辑支撑的因子，哪怕回测再漂亮，也不值得信。”
小林举手：“周老师，那如果逻辑很完美，但回测不行呢？”
周寻看着他：
“那就说明，要么逻辑是错的，要么市场的反应方式和你想的不一样。这个因子，该扔就扔。”
小林点头。
周寻指向第二个方框：
“第二步：回测检验”
“用严格的历史数据模拟交易。必须考虑交易成本、冲击成本、滑点。不能用收盘价买卖——那是自欺欺人。”
他看着陆方：
“陆方，你来说说，我们现在回测的假设条件是什么？”
陆方站起来，走到电脑前，调出一段代码：
“目前回测框架默认的假设是：按当日收盘价成交，双边佣金千分之二，印花税千分之一，滑点千分之一。对于流动性差的股票，我们还会额外加一个‘流动性惩罚系数’——市值越小，惩罚越大。”
他顿了顿：
“这个设置，比市面上的回测软件都严格。”
周寻点头：
“宁愿严格，不能宽松。一个在严苛条件下还能赚钱的策略，才是真的策略。”
他指向第三个方框：
“第三步：统计分析”
“回测跑完之后，不是看一眼年化收益就完了。要算夏普比率、最大回撤、卡玛比率、胜率、盈亏比。要画净值曲线，看它是不是平稳。要分时段看表现——牛市怎么样，熊市怎么样，震荡市怎么样。”
他指着第四个方框：
“第四步：归因分析”
“也是最容易被忽视的一步。要问自己：这个策略赚的钱，到底是从哪里来的？是来自市场的涨跌——那是贝塔，不是阿尔法。是来自某个因子的暴露——那是因子收益，不是选股能力。还是真的来自我们自己的独特洞察？”
他放下手，看着所有人：
“走完这四步，一个策略才能进入候选名单。走不完，或者走不通，那就说明这个策略还不够成熟，继续改进，或者直接放弃。”
房间里安静了几秒。
小林举手：“周老师，那如果一个策略回测很好，但走完这四步发现，它赚的钱全是来自小市值因子——这种算合格吗？”
周寻看着他，眼睛里有一丝赞许：
“问得好。”
他走到白板前，在“归因分析”下面加了一行小字：
“必须剥离贝塔和已知因子，才能算真正的阿尔法。”
他转过身：
“如果一个策略赚的钱，全是靠小市值、低估值这些烂大街的因子，那它没有独立存在的价值。我们要找的，是那些在这些因子之外，还能创造超额收益的东西。”
小林点头，在本子上飞快地记着。
陈默一直站在旁边，没有说话。
等周寻讲完，他才开口：
“还有一条。”
他走到白板前，在那四步流程的旁边，写下一行大字：
“严禁根据近期市场表现倒推”
他放下笔，看着所有人：
“什么叫‘倒推’？就是看到最近某个板块涨得好，就去编一个因子来解释它。比如新能源涨了，就编一个‘新能源因子’。创业板涨了，就编一个‘创业板因子’。”
他顿了顿：
“这种因子，十有八九是过拟合的。它们在历史上可能根本没有意义，只是恰好拟合了最近几个月的行情。一旦风格切换，第一个死的就是它们。”
他看着周寻：
“这个叫什么来着？”
周寻说：
“数据窥探偏差。Data Snooping Bias。”
陈默点头：
“对，就是这个。我们做研究，不能用‘后视镜’去看问题。必须回到过去，站在当时的信息条件下，模拟真实的决策过程。”
他指着墙上那张流程图：
“所以，这四个步骤，必须严格按顺序来。先有假设，再回测验证。不准先看到好结果，再回头编故事。”
他扫视一圈：
“能做到吗？”
没有人说话。
但每个人都点了点头。
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上午十点，流程讨论进入细节。
小林举手：“陈总，您说的那个‘数据窥探’，如果我们在研究过程中，看到一些有意思的规律，能不能反过来去想背后的逻辑？”
陈默看向周寻。
周寻想了想：
“可以。但要分两步走。”
他走到白板前，画了一条时间轴：
“假设你观察到，过去三个月，某类股票表现特别好。你可以去想，这是什么原因？然后提出一个假设——比如，可能是财报超预期的股票在季报后有持续动量。”
他指着时间轴上的“观察点”：
“这个观察，可以作为假设的来源。但验证这个假设，不能用观察到的这段数据。必须用观察点之前的数据做训练，观察点之后的数据做验证。”
他顿了顿：
“这叫‘样本外测试’。如果观察点之后的表现和观察期内一致，那这个假设才值得信。”
小林在本子上飞快地记着。
小吴忽然举手：
“周老师，那如果我们跑了很多因子，发现其中几个表现特别好——这算不算数据窥探？”
周寻看着她：
“算。而且是很典型的一种。”
他走到白板前，画了一个新图：
因子A 因子B 因子C 因子D 因子E
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