一 多策略同时运行

在上次了解过Panda AI的工作流以后，这周进行了一个多策略的同步运行测试。事实上，整个过程非常顺利。

以我的三个仿真账户为例：

• 多空转仓控制仿真（持续监控调仓时机）
• 多周期目标止盈（动态跟踪不同周期止盈点）
• K线形态交易（捕捉关键形态信号）

为什么要进行仿真的「多策略运行」？

事实上，很多交易员做的都是“时序策略”的交易行为。（即在单一品种上进行交易）
但是“时序策略”往往会遇到几个问题

时序策略真正的结构性问题在于：它试图仅凭单一资产的时间序列，在一个非平稳、状态频繁切换的系统中，完成交易决策。

这带来了三个根本限制：

1. 信息密度极低。
   在任意时刻，时序策略只能观察到“自己过去的价格路径”，没有对照组，也没有横向参照，信号天然稀疏且噪音占比极高。

2. 择时误差不可避免且代价巨大。
   即便方向判断正确，只要进出场与真实趋势存在偏差，策略依然可能长期承受浮亏或利润回吐。时间对齐在单一序列中几乎不可校准，只能事后验证。

3. 路径依赖极强。
   同一个策略，仅仅因为启动时间不同、前几笔交易顺序不同，长期收益分布就会发生显著分化。这使得回测稳定性很难在实盘中复现。

因此，时序策略的问题不是“不聪明”，而是它被迫在信息严重不足的条件下做高强度判断。

所以，如果能进行“多策略”的运行，理论上在一定程度能够分散这些问题带来的风险，提高一定的收益。可以看到我在panda ai上的三个策略分别在不同的品种上进行时序测试，互不干扰。可以进行多个不同的“市场节奏”，可以在时间维度上形成自然对冲。

1.1 二级标题

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1.2 二级标题

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