编写了大量的交易策略后，我对策略模型有了一些自己的看法，特分享一下。
1 策略模型的柔性，什么叫柔性呢？也就是自适应性或者是自我调节性和自我学习性，当然提到自我学习我可不打算讲人工智能，举个简单的例子，就拿移动平均和动态移动平均这两条均线来讲，动态移动平均的柔性更强，计算过程是迭代的可以节省很多时间，适应新变化的能力强，能够根据新的情况动态调整，类似的还有自适应回归，残差自调节过程等，这些都是很简单的方法，如果能好好使用，可能会出现策略越跑越稳定这种特性，因此值得好好研究。
2 系统的自适应是有一个趋势的，如果在程序运行过程中能够动态介入，而不会对交易策略造成影响，这就是动态可介入性，不如进行poltofolio trading过程中，股指期货期现套利，这时得到消息，某一股票可能有利好或利空的消息，这时动态人为介入 更改股票组合，而程序继续按照更改后组合后的状况进行最优化的套利，这就是动态可介入性，解决动态可介入性的一个关键是要建立系统的绝对运行时间变量。当然这只是我的解决方法，应该还有其他更好的解决方法。
3 策略的稳健性，同一个套利策略，对不同数据流的适应性最稳定。 这涉及到模型本身的稳健和参数的稳健性问题。模型本身的稳健性没办法解决，这个是和不同策略相关的，但我想说的是参数的稳健性。强烈建议国内软件商不要老搞什么全局优化，那样得出的参数是不稳健的，是错误的。是碰巧找到的， 一定要进行多阶段优化，或者是多阶段模拟，用可决系数来评价参数，不要用但存的收益。
以上是我对程序交易的一些心得，其中第一个 柔性， 我目前解决的不算太好，另外两个都能有自己的一些东西。