基于白银合约的期货回测连接仿真交易(week3)
1.1 创建工作流
提示词：写一个期货回测框架，交易逻辑结合动量和波动率，在白银主力合约测试，时间为2025年下半年
- Ai创建的工作流;
1.2 结果
- Test-1 第一次仿真结果;
- Test-2 第二次仿真结果;
第二次仿真结果的Ai分析：
整体来看，这个期货多因子策略在回测区间内表现偏弱，显著跑输基准，上线前还需要较大改进。年化收益约 8.45%，但上证指数基准年化约 32.36%，信息比率约 -1.09，说明超额收益长期为负且不稳定。 从风险收益角度看，夏普比率约 0.34，远低于量化策略通常希望的 1 以上水平，Sortino 为 -1.91，更说明下行波动是主要来源，收益并不足以补偿下行风险。最大回撤约 -7.5%，绝对值不算大，但这是以“低收益”为代价换来的；波动率约 13%，并不算极低，却没有带来成比例的回报。 alpha 为 0.088，beta 为 -0.16，组合对市场整体暴露偏弱略微对冲市场，但并没有体现出稳定的正超额收益；tracking error 约 0.18，说明相对基准有一定主动偏离，但方向大多是错误的，才导致信息比率为明显负值。 综合评级我会给到 C- / D：回报与风险都不达标，且明显跑输基准，不具备直接实盘价值。
改进方向上，建议：
1）先聚焦“提升边际收益”：可以缩短或拉长动量和波动率窗口（如 mom_lookback 从 20 测试 10/40，vol_lookback 类似），寻找更匹配银主力节奏的因子周期；
2）适当提高信号阈值（long_score_th 从 0.5 提到 0.8 等）、收窄交易区间，减少噪音交易频率，提升单笔信号质量；
3）重新审视风险预算（risk_frac_per_trade=0.1 是否偏低/偏高）、最大杠杆和保证金约束，优化收益/回撤比而不是单纯压低回撤；
4）增加简单的趋势/波动过滤（如高波动或极端单边行情时降低仓位或空仓），降低极端市况下的亏损；
5）建议对策略做滚动分段回测（如按季度或按市场风格分块），确认是不是仅在少数环境下有效，从而考虑与其他策略或因子组合使用。 如果你愿意，我可以基于这些结论，帮你具体给出一版参数调整方案（如具体 mom_lookback / vol_lookback / 阈值的新取值）并说明预期影响。
