第89章 在过去的K线上，运行未来的算法

1996年10月19日，星期六，霜降前夜。

上海迎来了入秋后第一场真正的凉意。清晨六点，天刚蒙蒙亮，陈默从床上爬起来时，呼出的气息在冷空气中凝成白雾。亭子间里冷得像冰窖，他裹上最厚的毛衣，又加了件外套，手还是冻得有些僵硬。

但今天他必须开始。

书桌上已经清理出一块空地，整整齐齐地码放着三样东西：左边是十二本笔记本，记录着1993年1月到1996年9月的手工K线图；中间是厚厚一沓财务数据摘抄，来自这些年收集的年报和研究报告；右边是空白的计算纸和一支削尖的铅笔。

还有一张崭新的表格，标题用红笔写着：“双因子模型历史回测记录表”。

今天，他要做一件四年来从未做过的事：把自己的投资模型，放到历史数据中去检验。

这个念头是在上周三产生的。那天下午，赵建国又在营业部炫耀他的“涨停战法”——一种基于盘口异动和成交量突增的短线方法。他说最近一个月用这个方法抓了三个涨停，收益率超过30%。

陈默问：“你这个方法，在过去三年有效吗？在熊市里也有效吗？”

赵建国愣住了，然后摆摆手：“过去？过去有什么用？市场在变，方法也要变！”

但陈默不这么想。如果一种投资方法只在某些时候有效，在某些时候失效，那它就不是真正的“方法”，只是运气的巧合。就像一枚只在晴天显示正确时间的日晷，到了阴天就失去意义。

真正的投资体系，应该穿越周期——牛市有效，熊市也有效（至少能控制亏损）；震荡市可能表现平平，但不能产生毁灭性损失。

而要验证这一点，唯一的方法就是回测。

用历史数据，模拟如果当年就按照这套系统操作，结果会怎样。

早上七点，陈默泡了杯浓茶，在桌前坐下。他决定从1993年1月开始回测——那是他入市后的第一个完整年度，也是市场从牛转熊的关键年份。

第一步，确定回测标的。他不能测试所有股票，那工作量太大。他选择了十只代表性强、数据相对完整的股票：四川长虹、青岛海尔、深发展、万科、陆家嘴、真空电子、飞乐音响、金杯汽车、深科技、琼民源。覆盖家电、金融、地产、工业、科技等多个行业。

第二步，确定回测周期：1993年1月1日到1995年12月31日，整整三年。1996年的数据他留着做“样本外测试”——如果模型在已知的三年有效，再看它在未知的今年是否依然有效。

第三步，也是最难的：还原历史。

陈默翻开1993年1月4日那周的笔记本。那是新年第一个交易周，上证指数开盘787点。他找到自己当时记录的十只股票价格：

四川长虹：8.2元

青岛海尔：6.5元

深发展：12.8元

万科：4.3元

……

价格有了，但当时的“基本面因子”怎么评估？他不可能知道公司1993年的全年业绩，只能根据1992年的年报（如果已经发布）和当时可获得的信息来判断。

陈默深吸一口气，告诉自己：回测不可能完美还原历史。他能做的，是尽量模拟当时的决策环境——用当时可获得的信息，做出当时的判断。

他在计算纸上画了一个表格：

日期：1993年1月4日

评估标的：四川长虹

可获得信息：1992年年报（未发布）、1992年三季报、行业新闻报道

基本面评估：

·

护城河：成本优势初显，品牌正在建立（估6分）

·

财务健康：负债率适中，现金流一般（估5分）

·

盈利真实：三季报增长明显，但年报未出（估？）

结论：信息不足，暂不评分。

第一家公司就卡住了。

陈默放下笔，揉了揉太阳穴。他意识到一个问题：回测中的“基本面评估”，需要依赖公司信息的披露时间。而年报通常在次年3-4月才发布，三季报在10月。这意味着，在每年的大部分时间里，投资者都是在信息不完全的情况下做决策。

这反而更真实。

他决定调整方法：不追求每个时点都做出完美评估，而是设定几个固定的“评估日”——比如每年4月30日（年报披露截止日后），和10月31日（三季报披露后）。在这些时点更新对公司基本面的评分，其他时间沿用上一次评估结果。

虽然粗糙，但可行。

上午十点，陈默完成了1993年1月4日十只股票的“基本面初始评估”。结果是：三只信息相对充分（深发展、万科、陆家嘴），可以打分；五只信息不足，标记“待评估”；两只（金杯汽车、琼民源）几乎找不到可靠信息。

接下来是估值评估。这个相对简单——他有手工记录的历史价格，可以计算每只股票的市盈率（用最近一期财报的每股收益）。然后对照自己整理的历史市盈率区间，判断分位。

技术面评估最直观。翻开K线图，看股价是否在60日均线上，是否有突破形态。

三个因子评估完，就可以模拟“双因子模型”的决策：基本面≥7分、估值≤历史50%分位、技术面发出买入信号——三条件同时满

足，则“买入”。

买入后，模拟持仓，每周更新价格，直到卖出信号触发：要么基本面恶化（评分降至7分以下），要么估值过高（超过历史70%分位），要么技术面破位（跌破关键均线）。

听起来简单，但做起来繁琐到令人绝望。

到中午十二点，陈默才模拟完1993年1月份的决策。整整一个月，没有一只股票同时满足三个条件。模型给出的信号是：空仓。

而现实呢？1993年1月，上证指数从787点涨到838点，涨幅6.5%。如果当时空仓，会错过这波上涨。

陈默的心沉了一下。但他继续往下做。

2月，依然没有买入信号。指数继续涨到893点。

3月，深发展首次同时满足三个条件：基本面7分（银行业稳健），估值45%分位（市盈率18倍），技术面突破。模型发出“买入”信号。

陈默在回测表上记录：“1993年3月15日，模拟买入深发展，价格13.6元，仓位15%（模拟总资金10万元，买入1.5万元）。”

买入后，他开始每周跟踪。

4月，深发展涨到14.2元，模型继续持有。

5月，涨到15.1元。

6月，涨到16.3元。此时估值达到历史68%分位，接近卖出阈值，但未触发。

7月，股价开始回调，跌至15.5元。技术面依然在60日线上。

8月，暴跌。深发展从15.5元跌至12.8元，跌破60日线。模型触发“技术面破位”卖出信号。

陈默记录：“1993年8月23日，模拟卖出深发展，价格12.8元，亏损5.9%。”

一次完整的交易模拟：持有五个月，最终亏损。

而现实中的1993年8月，上证指数从893点跌至810点，跌幅9.3%。深发展实际跌幅更大，约15%。模型亏损5.9%，跑赢了指数，但依然是亏损。

陈默靠在椅背上，感到一阵疲惫。不是因为工作量大，而是因为这个结果——他精心设计的模型，第一次模拟交易就是亏损。

这正常吗？合理吗？

他想起老陆说过的话：“任何系统都会有亏损的交易。关键不是避免亏损，而是控制亏损，并在盈利的交易中赚到足够多的钱。”

下午两点，陈默泡了第二杯茶，继续往下做。

1993年9月到12月，市场继续下跌。模型大部分时间空仓，只在10月有一次短暂的买入（万科），持有三周后技术破位卖出，小亏3.2%。

全年回测结果：模拟交易3次，2次亏损（-5.9%、-3.2%），1次微盈（+1.8%）。总亏损约7.3%。而1993年上证指数全年涨幅6.8%。

模型跑输指数14个百分点。

这个结果让陈默的手有些发抖。他花了几个月构建的系统，第一次历史检验，表现如此糟糕。

但他没有停下来。科学精神的核心不是只接受符合预期的结果，而是接受所有结果，然后理解为什么。

他开始分析这三笔交易。

第一笔（深发展）：买入时机其实不错，买在上涨初期。亏损原因是8月的系统性大跌——整个市场暴跌，任何系统都难以避免。但模型的止损机制控制了亏损幅度（-5.9%），如果没有止损，实际亏损可能超过15%。

第二笔（万科）：买入后市场继续下跌，很快触发止损。这是典型的“震荡市亏损”——市场无趋势，任何买入都可能被短期波动打止损。

第三笔（陆家嘴）：小盈，抓住了11月的一小波反弹。

分析完，陈默稍微松了口气。模型的问题不是原理错误，而是1993年这个特殊的年份——从牛转熊，市场整体下行。在这样的环境下，任何做多系统都很难盈利。模型的贡献在于：控制了亏损幅度，避免了深套。

这本身就是价值。

傍晚六点，天已经黑了。陈默打开台灯，继续回测1994年。

这一年，市场从810点一路暴跌至325点，是中国股市历史上最惨烈的熊市之一。对任何投资系统来说，这都是地狱难度的测试。

结果令人惊讶。

整个1994年，模型只发出了两次买入信号，都在下半年（市场暴跌后）。第一次买入陆家嘴，持有两个月，盈利22%。第二次买入深发展，持有三个月，盈利18%。

其他时间，空仓。

全年模拟结果：两次交易，全部盈利，总收益率约40%（按每次15%仓位计算，对总资金的贡献约6%）。而1994年上证指数全年暴跌60%。

模型跑赢指数66个百分点。

陈默盯着这个结果，久久说不出话。

不是因为盈利多少，而是因为模型在极端熊市中的表现——它大部分时间空仓，避开了暴跌；只在市场极度低迷、估值极低时试探性买入，并且买在了底部区域。

这完美验证了老陆教他的“熊市生存法则”：活下来就是胜利。

更让陈默震撼的是模型的“反人性”。1994年7月，上证指数跌至325点，市场一片绝望，营业部空无一人。如果当时他在现场，他敢买入吗？很可能不敢。但模型只看数据：估值低于历史10%分位，技术面

超卖严重，基本面评分达标——三个条件满足，发出买入信号。

没有恐惧，没有贪婪，只有规则。

这就是系统的力量。

晚上九点，陈默开始回测1995年。

这一年市场在550-800点之间宽幅震荡，没有明显的趋势。对趋势跟踪类的系统来说，这是最不友好的环境——容易产生连续小亏。

果然，模型在1995年表现平平。

全年发出6次买入信号，其中3次小盈（平均+5%），2次小亏（平均-4%），1次持平。总收益微幅正数，跑平指数。

但陈默注意到一个细节：六次交易中，亏损最大的那次（-6.2%），是因为买入后公司突发利空（金杯汽车质量问题），基本面评分骤降，触发卖出。如果没有这个基本面监控，单纯看技术面，可能会扛着亏损等待反弹，结果亏损更大。

模型的多因子设计，在这里发挥了作用——基本面因子作为“保险丝”，在个股风险暴露时及时切断持仓。

凌晨一点，陈默终于完成了三年回测的汇总。

他在一张新纸上写下最终结果：

1993-1995年，双因子模型回测总结

·

总交易次数：11次

·

盈利次数：5次（45%）

·

亏损次数：6次（55%）

·

平均盈利：+12.4%

·

平均亏损：-4.8%

·

盈亏比（平均盈利/平均亏损）：2.58

·

总收益率（按满仓折算）：+38.6%

·

同期上证指数：-36.2%（从787点到502点）

·

跑赢指数：74.8个百分点

最下方，他用红笔加了一行字：

“系统在牛市和熊市表现优异，在震荡市表现平平。核心优势：熊市大幅跑赢，牛市跟上指数，通过严格止损控制最大回撤。”

写完后，陈默放下笔，双手因为长时间书写而微微颤抖。

他的心里涌动着复杂的情绪：有振奋——系统在历史检验中表现出了显著优势；有冷静——看到了系统在震荡市的弱点；有敬畏——真正理解了“回测”这件事的分量。

这不仅仅是一个数字游戏。这是把自己的投资哲学，放在历史的长河中冲洗，看它能留下多少真金，又会被冲走多少泥沙。

而结果告诉他：这条路是对的。不完美，但有价值。

窗外传来淅淅沥沥的声音，下雨了。秋雨敲打着玻璃窗，在寂静的深夜里格外清晰。

陈默走到窗边，推开一条缝。冷风夹着雨丝飘进来，打在脸上，凉凉的。

他看着外面黑漆漆的弄堂，只有几盏路灯在雨中晕开昏黄的光。远处，城市已经沉睡。

但在这个小小的亭子间里，一个年轻人刚刚完成了一次重要的验证。用三年的时间，几千个数据点，几百个小时的计算，验证了一套自己构建的投资体系。

这可能是上海滩第一个做这件事的散户。

陈默不知道。他也不在乎。

他在乎的是：从今天起，他对自己的系统有了客观的信心。不是盲目的相信，是基于历史数据的、可以量化的信心。

他知道这个系统会亏钱，知道它在某些市场环境下会表现不佳。但他也知道，长期来看，它能帮他避开大的风险，抓住主要的趋势。

而这，就是系统化投资的核心价值：不追求每次都对，追求长期大概率赢。

回到桌前，陈默开始收拾满桌的资料。他把回测表格仔细整理好，装进一个新的文件夹，封面上写：“双因子模型历史回测（1993-1995）”。

然后，他翻开笔记本，在今天的日期下，写了一段话：

“1996年10月19日，完成模型历史回测。三年数据验证，系统有效但需改进。最大收获：理解了系统的损益来源——它赚的是趋势的钱，控制的是个股风险。最大问题：震荡市表现不佳，需思考如何优化。下一步：用1996年数据进行样本外测试，观察系统在‘未知’年份的表现。”

写完后，他想了想，又加了一句：

“回测不是终点，是起点。它不能预测未来，但能告诉我：如果历史重演，我的系统会怎样。而投资，就是在历史不会简单重演、但又押韵的现实中，找到那条大概率正确的路。”

台灯的光暖暖的，雨声轻轻的。

陈默关掉灯，在黑暗中躺下。眼睛很酸，脑子却很清醒。

他想起四年前，自己第一次买股票时的情景。那时候他什么都不知道，只知道红涨绿跌，只知道听消息、跟感觉。

四年后的今天，他有了自己的投资哲学，有了量化的评估体系，有了资产配置原则，现在又有了历史回测的验证。

这条路上，他走得很慢，很孤独。

但每一步，都踩得很实。

窗外的雨，渐渐停了。

天快要亮了。

新的一天，新的测试，即将开始。

而陈默知道，无论结果如何，他都会坦然接受。

因为科学的精神，不是证明自己永远正确，而是在错误中学习，在数据中求真，在时间中验证。

投资如此。

人生，亦如此。