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# 簡介

取得：目前靜態回測套件(含未來更新)已一併放置於QuantBrains主程式內的 QuantBrains\_Connect 壓縮包中

由來：靜態回測範例原本不在平台的規劃之中，主要是為了示範與解說關於管理與機率分布（或噪音分布）的關係而撰寫，但似乎漸漸地也變成平台的一部份。透過範例，同學們可以練習將策略裡慣用的閥值式二分法濾鏡（只有0、1，有單跟沒單），改寫成函數式（0\~100，有程度變化的）的寫法，對部位控制做到更貼近機率分布的控制。

靜態回測範例內提供的三個濾鏡範例是屬於均值回歸類型（特徵），如上所說，同學可以仿照範例的精神或概念或寫法加進自己慣用的其他濾鏡(價差濾鏡/盤後法人留倉濾鏡/波動率/動能斜率濾鏡或其他)函數來對原始策略挖礦（不必然會有效，有沒有效需要看原始策略裡是否具有該特徵，如果原始策略能夠被進一步開發出該特徵，我們會發現PF值與績效曲線的平滑變化）

另外要有一個觀念，策略只是不論寫的多好或足夠完善，終究仍只是商品行情（或某種特徵）的溫度計，如果商品本身動能不足也無米難為巧婦之炊，所以後續還是得掛入平台進行動態資金管理作為風險管理防火牆，在行情不如預期的時候能夠即時進行資金供應的縮放與截斷

（延伸閱讀: [\[策略管理\]動能門檻](http://quantbrains.club/2022/03/30/%e7%ad%96%e7%95%a5%e7%ae%a1%e7%90%86%e5%8b%95%e8%83%bd%e9%96%80%e6%aa%bb/)）

靜態回測範例目前會提供兩種版本，正規版本（使用正規的買賣指令buy/sellshort）與 G2 版本(使用multicharts提供的特殊指令 ChangeMarketPosition)，原則上建議大家如果要使用靜態回測範例作為實務交易上線使用的話，請先以正規版本為優先。

G2版本的產生原由主要是為了因應某些同學使用的是鎖碼版本的策略或是還處於不熟悉策略撰寫的階段，無法對策略進行修改所產生的便利方案，但因為使用的是multicharts提供的特殊指令，所以在實務上可能還會有些地方需要觀察或修改，暫不建議使用於實務下單，若有實務下單的需求，請先以正規版本為優先。