一個好的量化策略一般具有以下幾個特點：一、策略邏輯嚴密；二、策略利於轉化為量化模型；三、收益穩定且風險係數合理；四、迴歸測試有效。

一、量化策略

量化投資是以智慧為心，計算機為體，模型為用。一個完善的量化策略包含輸入與輸出。輸入是把交易策略寫入計算機程式碼或程式之中，可以自動執行量化交易；而量化策略處理邏輯需要考慮選股、擇時、倉位管理和止盈止損等各種因素，並能體現出量化投資的系統性、及時性、準確性、紀律性和分散化等優勢。量化策略的邏輯必須嚴密，如果邏輯不嚴密很難建立有效模型；輸出是一個量化策略必須經得起回測、模擬交易的檢驗，能夠跑贏市場，獲得超額回報，並在實戰中得以最終驗證。

量化策略是交易規則的組合，其轉化成的模型有簡有難，簡單的用現有交易系統中的一些指標與引數就可以建模，而複雜的則需要透過高等數學與統計原理等建模。建模的主要目的無非是確定買賣訊號，加強盈利機率，以利於穩定獲利。所以交易策略要將規則、指標與訊號三者有機統一，才能衡量價格，構建有效交易系統。這樣才能算是一個好的量化模型。

二、回測與實戰檢驗

量化模型構建完成之後，要透過足夠長的歷史資料來驗證，這個歷史資料要包括牛熊市的資料，回測樣本要儘量全面，如果量化策略回測的盈利機率較高，則再透過模擬操作繼續驗證與修改，在模擬操作過程中，需要用年化收益率、最大回撤、夏普比率、資訊比例等等來反覆測試驗證，以使回測達標。在做隨機回測時，要讓標準差儘量大，以減少誤差率。如果模型的執行符合邏輯，超額回報理想，那麼這就是一個不錯的量化交易模型，最後交給實戰檢驗。

實戰與回測模擬之間會有一些差距，甚至會出現很大的差距，有些量化策略在回測與模擬當中能夠獲得超額收益，但在實戰中有時會讓你虧到懷疑人生，尤其是實戰中BUG的出現往往會讓模型面臨絕境，所以檢驗一個量化策略的最終好壞主要是三點：一是量化模型對策略的忠實程度；二是超額回報率；三是風險控制能力。如果進一步綜合，可以用兩大方面來判斷量化策略的優劣：一是量化模型對策略規則的執行力，二是超額回報與風險的權衡。只有模型的執行嚴格遵守邏輯，且回報穩定與風控合理，才能確定這是一個有效的量化策略。

量化策略是有有效期的，一段時間內 量化策略就會失效，持續更新資料包，可以一直延續策略的有效性！

策略的好壞如何評價，最直觀的從收益率來看！