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最近碰到很多做程序化交易的朋友咨询我各种问题，其中比较多的一个问题是怎么样有效的构建策略组合，由于平时时间有限，不能一一回答，这里用周六腾出点时间写点关于这方面的浅见，也算是对朋友们的一个解答：

关于策略组合是一个很大的课题，组合可以有非常多的形式，比如单策略多参数、多周期、多市场组合，或者单市场多策略组合，多市场多策略组合，甚至可以是不同的操盘手的组合，也就是就是所谓的FOF/MOM。不管是什么样的策略组合方式，目的都是一样的，那就是投入同样的资金，经过策略组合的方式实现比单一策略更稳健的风险收益，让资金曲线更加平滑，也只有达到了这个效果我们才能说这个组合是有效的。那么怎么衡量是不是组合的达到了这个效果呢，或者说组合比单一策略更稳健了呢，衡量的标准可以有很多方式，而最直接的体现风险收益特征的一个指标就是收益风险比。这里我们用后一个来举例说明组合后的收益风险比是不是提高了：比如我们动用100万资金，如果只选择用策略A,年收益是60%，最大回撤是15%，收益风险比是4倍，如果选择策略B,年收益是50%，最大回撤是20%，收益风险比就是2.5 倍，如果我们同时将资金分配到策略A和策略b,能实现55%的收益，而最大回撤只有10%，那么我们的收益风险比就是5.5倍，这样的组合就体现了比单一策略更低的风险特征。

那么怎么样的策略组合之后才能实现这样的效果呢，我们可以从经验层面和定量分析两方面来讨论这个话题。如果两个策略的风格比较类似，比如都是周期趋势突破型的，大家都有这种经验，那就是如果趋势达到一定强度，这些策略迟早都是会被触发入场和出场的，如果我们都采用这种类型的策略，在某些行情特征下，只不过是简单的仓位的增加；如果同样是趋势型策略，我们采取不同的出入场方式，在时间和空间上形成灵活分布，那么同时被触发的可能性是要降低的；再比如，我们选择的是一个30分钟的趋势跟随策略，而在一个更小周期上面采用一个震荡策略，也许我们可以达到既不错过大的趋势波动，而在局部可以捕捉震荡区间行情，甚至巧妙的实现高抛低吸、仓位对锁。所以从经验和定性的角度来看，我们可以从以下三方面进行策略的有效搭配组合：

1、选择风格各异的策略，比如趋势跟随和均值回复的策略进行组合。

2、选择不同的逻辑思想来定义趋势或者均值偏离，实现差异化。

3、策略思想类似的情况下，可以在出入场的时间和空间上实现差异化。

从定量分析角度来看，我们选择相关性低甚至负相关的策略来做组合是最有效的。相关性简单的理解就是彼此之间的关联，比如两个策略经常存在同赚同亏，而且幅度上也是如此，那这种策略往往是相关性很高的，而如果策略之间的这种现象不明显，甚至有时候是你赚我亏，我赚你亏，那么这两种策略的相关性就较低甚至是负相关的。一般我们可以选择策略的每日收益率情况来计算彼此相关性。下面通过理论和实盘案例来说明如何通过相关性分析来进行组合的构建：

表一是三个策略每日盈亏情况，从结果来看三个策略都是正收益的，而且收益都是8，策略一和策略二的相关性是-1，也就是说是完全负相关的，策略二和策略三的相关性是0.73,也就是有较强的正相关性，图一是策略一、策略二以及这两策略组合的资金曲线，大家看到完全负相关的两个正期望值策略实现了一条没有回撤的完美组合曲线，而图二是策略一、策略三以及这两策略的组合资金曲线，可以看出，组合后，收益增加的同时，曲线的回撤也加大了。当然现实中完全负相关的策略几乎不存在的，这并不影响这样的结论：一般来说，相关性越低的不同策略之间的组合越有利于降低组合的波动性和提高收益风险比。

表1：　　

每日收益　　

策略1　　

-1　　

2　　

-1　　

2　　

-1　　

2　　

-1　　

2　　

-1　　

2　　

-1　　

2　　

-1　　

2　　

-1　　

2　　

策略2　　

2　　

-1　　

2　　

-1　　

2　　

-1　　

2　　

-1　　

2　　

-1　　

2　　

-1　　

2　　

-1　　

2　　

-1　　

策略3　　

-2　　

3　　

0　　

1　　

-1　　

1　　

1　　

2　　

-1　　

3　　

-2　　

2　　

-2　　

1　　

1　　

0