九八策略：把市场噪音变成信号的实战路径
想象一个深夜的分时图，红绿小点像城市的霓虹跳来跳去。有人在找热点，有人在盯止损，有人在数着成交量。九八策略不是一个神奇公式，而是一套把杂乱信息分层、把有价值信号留住的工作流程——像一道既讲味道又讲火候的菜。
把九八策略当成一面镜子：九分看市场感知，八分看执行与风险控制。市场感知不是盲目跟新闻，而是把信息分成三类：宏观流动（资金面、利率、政策）、微观信号（成交量、持仓变化、盘口）和情绪层（新闻情绪、社交热度）。把这些信号做成常态化的仪表盘，能让你在波动来临时先问一句“这是结构性机会，还是一次性震荡”，而不是被价格牵着走。
策略调整像调味，不能每分钟都换配方。先把策略做成可量化的规则集，再用分阶段回测去验证。要警惕过拟合，这是财务机器学习领域反复强调的问题，Lopez de Prado在其实践中提醒我们：回测只能是筛选，而非保证（Lopez de Prado, 2018）。当市场结构改变，比如流动性突然收缩，策略调整应从三方面入手：信号阈值，仓位规模，止损/止盈规则。
行情波动分析不只是看涨跌幅，还要区分实现波动和隐含波动。用简单指标如ATR了解短期波动，用历史波动率结合GARCH模型把脉波动聚集性（Engle, 1982; Bollerslev, 1986）。在实战里，波动告诉你该放大仓位还是收紧风险，比如波动放大时缩短持仓期或降低杠杆。
风险分析工具是九八策略的安全带。常用的有VaR与CVaR（J.P. Morgan RiskMetrics 与 Artzner 等，1999 提出更严谨的风险度量）、蒙特卡洛情景测试、极端压力测试、最大回撤与收益波动比（Sharpe, 1964）。时刻把最大可承受回撤、单笔仓位上限、日内最大成交量占比写成硬性规则，能有效避免情绪操作。
投资选择上，九八策略强调“时间框架匹配资产”。短线用流动性强、手续费低的品种；中长线把目光放在宏观趋势与估值。组合层面遵循马科维茨的分散理念（Markowitz, 1952），但别忘了行为金融学的提醒：认知偏差会放大你的错误（Kahneman & Tversky, 1979），所以把策略写成能被别人复核的SOP很重要。
平台评估常被低估，但它决定执行质量。考察要点包括：成交速度与滑点、数据延迟与质量、手续费结构、API与自动化能力、合规与资金安全。国内券商平台与国际券商在费率与品种上各有利弊，做九八策略时优选能支持回测数据、模拟交易和低延迟执行的平台。
流程怎么走？这是我常给朋友的五步清单：
1) 假设形成：写下你相信的市场逻辑和信号来源。
2) 规则化：把信号量化成可回测的规则与参数。
3) 回测与样本外验证：注意时间切分和避免未来函数。参考Lopez de Prado关于防止过拟合的建议。
4) 小规模实盘与风控：先以小仓位在真实账户运行，设置硬性风控阈值（单日最大亏损、最大回撤）。
5) 持续迭代：定期复盘，记录每次策略调整的理由与结果。
最后，几条实用提醒：不要把回测的历史收益当作承诺；用多种风险工具交叉验证（VaR、CVaR、压力测试）；平台选择要把技术与合规放在首位。参考巴塞尔协议的方向，把风险管理当成策略设计的一部分，而不是事后补救（Basel III）。
你可以把九八策略看成一种方法论：以市场感知为灯塔，以风险工具为护航，以平台为桥梁，最终把波动变成可操作的机会。谨慎而不僵化，系统而不死板，这才是把策略常年跑通的秘诀（仅供参考）。
互动投票（选一项或多项）：
A. 我会尝试把九八策略用于短线交易
B. 我更愿意先做样本外回测再上车
C. 我最关心的是平台的执行与安全
D. 我觉得需要更多关于风险工具的实操案例