量化交易里，别被净值曲线骗了
很多人拿到一个量化策略，第一眼就盯着净值曲线看。曲线一路向上，回撤小，净值翻了几倍，就觉得这是个好策略。反过来，净值波动大，或者横盘时间长，就觉得策略不行。这种判断方式在股票和期货市场上非常普遍，但说实话，只看净值高低来判断策略是否合理，就跟只看一个人月薪多少来判断他是否富裕一样——漏掉了负债、开销和稳定性。
净值高不代表策略好，净值低也不代表策略差
先讲一个真实场景。两个期货CTA策略，A策略三年净值从1做到3，最大回撤30%，B策略三年净值从1做到1.8，最大回撤8%。单看净值，A策略赚得多，但你要问哪个策略更合理，得看你的资金属性和风险承受能力。A策略的收益是靠放大杠杆、集中持仓换来的，遇到极端行情可能一把亏掉前面大半利润。B策略收益低一些，但回撤控制得好，资金曲线平滑，杠杆用得克制。对于稳健型资金，B策略反而更合理。
净值本身是个结果指标，它背后藏着仓位管理、品种选择、止损逻辑、杠杆倍数。一个净值曲线很漂亮的策略，如果它的收益集中在某几个品种或者某几段行情里，那它的可持续性就要打问号。股票量化里常见这种情况，某个策略的超额收益全靠小市值因子暴露，一旦市场风格切换，净值就会大幅回撤。期货量化里更隐蔽，有些策略的利润来自偶尔抓到的一波大趋势，平时都在小亏小赚，这种净值的“合理性”取决于你能否忍受漫长的等待期。
用夏普比率给净值“卸妆”
净值曲线可以修饰，夏普比率相对难造假。夏普比率衡量的是每承担一单位波动风险，能换来多少超额收益。量化交易里，股票市场中性策略的夏普比率能做到2以上就算不错，期货CTA策略的夏普比率常年在一左右徘徊，能做到1.5以上已经算优秀。如果一个策略净值涨得飞快，但夏普比率很低，说明它的收益是靠剧烈波动堆出来的，这种净值不合理。
举个例子，某股票多头量化策略年化收益40%，夏普比率0.8，另一个策略年化收益15%，夏普比率2.5。前者净值曲线更陡，但持有体验极差，回撤起来能让人怀疑人生。后者净值曲线平缓，但每一分收益都相对扎实。对于大部分普通投资者，后者才是更合理的选择。夏普比率低于0.5的策略，净值再高也要谨慎，因为它的收益和风险不匹配，运气成分太大。
最大回撤是净值的“底线测试”
期货交易带杠杆，最大回撤尤其要命。一个策略净值从1做到2，然后回撤50%，净值回到1，等于白干。更惨的是，回撤发生在你刚进场的时候，本金直接腰斩。判断净值是否合理，必须看最大回撤发生的时间、频率和修复周期。
合理的净值曲线，回撤应该是有规律的、可解释的。股票量化策略的回撤通常和市场风格切换、流动性收紧有关，期货策略的回撤往往和波动率骤降、趋势反转相关。如果一个策略的最大回撤毫无征兆，或者回撤幅度远超历史均值，说明它的风控逻辑有漏洞。净值创新高所需的时间也很关键，一个策略回撤后三个月修复，另一个回撤后两年才爬出坑，前者的净值合理性更高。
收益来源决定净值的“含金量”
量化策略的收益来源必须拆开看。股票阿尔法策略的收益来自选股能力，期货趋势策略的收益来自捕捉价格趋势，套利策略的收益来自价差收敛。如果一个策略的净值增长主要靠某个品种的单一行情，或者靠不断加杠杆，这种净值的合理性就要打折扣。
举个期货市场的例子，某量化策略做螺纹钢日内交易，净值曲线非常漂亮，但仔细一看，80%的利润来自某个月的一波单边行情，其他月份基本持平。这种净值曲线是“事件驱动型”的，不是“能力驱动型”的，换个市场环境可能就失效了。合理的净值曲线，收益应该分散在多个品种、多个时间段，不依赖某一次幸运的交易。
策略容量和净值的关系
净值高不高，还要看策略能承载多少资金。一个股票量化策略用五千万跑出年化30%的收益，净值曲线很好看，但资金规模扩大到五个亿，收益可能直接掉到5%。期货策略的容量更敏感，某些高频策略在小资金下净值飙升，资金一大，滑点和冲击成本吃掉大部分利润。判断净值合理性，得问一句：这个净值是在多大资金规模下跑出来的？规模变了，净值还成立吗？
普通投资者怎么用
看量化策略的净值，别只看终点，要看过程。把净值曲线和最大回撤、夏普比率、收益来源放在一起看。股票策略重点看超额收益的稳定性，期货策略重点看回撤控制和杠杆使用。净值创新高时，问问收益从哪来；净值回撤时，问问逻辑变没变。脱离风险谈净值就是耍流氓，脱离规模谈净值就是画大饼。合理的净值，是风险调整后依然能让你睡个好觉的净值。
