CTA系列，从vnpy开始是挺好的选择。
原计划是使用backtesting.py，但考虑到后续对接实盘，多标的，本地化等多种原因，目前看vnpy还是最成熟且经过实战检验，也是完善的社区支持。
它是“插件化”的结构，因此需要自己去下载多个工程，然后组出出来。（我没有用软件的方式来安装，因为金融这个事情，所有代码最好是已知的才放心）。
我没有使用vntrader studio，直接使用代码运行的：
总体观感，相比多数开源软件，vnpy的完成度还是比较友好的。但相对成熟软件，还有距离。我估计很多同学未必能跑得起来。
另外就是数据一定要导入到数据库里，或者使用RQData(付费的)，这对于想简单尝试一下的同学，略有门槛。
我来尝试简化一下。代码明天会找包给大家：
吾日三省吾身
有些事情，需要释放一些大脑带宽才能想得清楚。
在你焦虑，迷茫，不知往什么方向走时，停下来，放空一下。
其实没什么大不了，有时候，事情反而明朗了。
星球的老朋友都清楚，咱们的Quantlab，有很重的bt(一个小众的回测框架，主要是算子，积木式写策略)和Qlib的身影（主要是因子表达式）。
这个框架天然适合大类资产配置，股票多因子，多标的轮动等。
但仔细想来，这个适合什么场景呢？
适当公募基金做指增，或者私募做增值。————说白了，都是代客理财。
只要是代理，收益来源很大一部分就是管理费，当然业绩需要有保证，才能收到管理费。
所以，为什么现在市场很多公司开始做”指增“——跑盈指数就好了，市场beta不用管了。私募好一点，多数有绝对收益要求。
因此，大家更关心控制回撤与夏普比。——最好的方法是什么呢？——分散。
比如公募基金是有明确规定，单标的不得超过组合的10%。
——分散当然可以有效降低风险，不过收益也会随之减少。
对于多数自营的量化普通人的逻辑，我昨天说的大部分做量化以及想接触量化人的目标是——每天1%。每天1%可能夸张了，但更像风险投资的逻辑，一级市场VC的逻辑是1%的投资胜率，但1个公司投资回报可能是1000倍（高赔率）。那仍然是十倍的回报（1%的投资1000倍）。
推演一下如下逻辑，仍然是分散：
比如把仓位分成20份，每次5%。可以同时跑20个策略。止损，让利润奔跑。做好加减仓的精细化管理。
轮动其实是粗放式的，一般仓位就不太重要。或者说是严格限制风险头寸。
而单标的而言，是精细化管理，什么时候止损，什么时候加仓。
这里的逻辑就是CTA。——杠杆、多空，T+0。
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