A Staged Workflow for Strategy Design, Backtesting, and Parameter Review
Summary
This document describes a guided process for turning a trading idea into a strategy that can be reviewed and tested. It moves through defining the idea, drafting and confirming its logic, generating and checking code, running a backtest, planning parameter searches, and selecting parameters for another review. It emphasizes checking that entry, exit, and risk rules match the original intent before relying on code or performance results.
The workflow uses historical data and configured backtest settings to assess the strategy, then compares parameter combinations. The document recommends judging parameter stability and interpretability alongside returns and drawdowns, rather than choosing a single best historical result. It also advises checking that the data period is appropriate and that results make sense given the strategy logic. No empirical performance evidence or validation benchmarks are provided. Passing code checks or completing optimization does not establish live-trading readiness; the user is expected to reconcile logic, code, and results, assess risk, and continue manual review before considering deployment.
Key ideas
- Clarify entry, exit, and risk rules before generating strategy code.
- Review generated code for consistency with the intended strategy.
- Use backtests to inspect performance metrics and whether results fit the logic.
- Plan parameter ranges and objectives before running optimization.
- Prefer stable, understandable parameters over a single best historical result.
- Recheck the full research process before considering live use.
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# 智策工作流 # 智策工作流 `智策工作流` 是 VeighNa Fusion 中最具特色的使用路径之一。它把“提出策略想法”到“得到可复核结果”的过程拆分成多个连续步骤，帮助用户在同一工作台中完成策略研究。 从整体上看，智策工作流通常遵循以下顺序： 1. 提出策略想法； 2. 生成策略逻辑； 3. 确认策略逻辑； 4. 生成策略代码； 5. 执行代码检查； 6. 执行回测； 7. 规划优化参数； 8. 执行参数优化； 9. 选择最终参数并复核结果。  ## 从策略想法开始 进入 `智策工作台` 后，通常需要先新建任务，并输入你的策略想法。这里的输入可以是一个简短思路，也可以是较完整的交易设想，例如： - 想交易哪个品种； - 准备使用哪类信号； - 期望的开平仓条件是什么； - 是否需要止盈、止损或趋势过滤。 输入越清晰，后续得到的逻辑说明通常越容易复核和讨论。  ## 生成并确认策略逻辑 在拿到用户输入后，智策会先整理成结构化的策略逻辑说明。这个阶段的重点不是立刻生成代码，而是先把“策略到底要做什么”说清楚。 建议在这一阶段重点检查： - 开仓条件是否明确； - 平仓条件是否明确； - 风控条件是否明确； - 逻辑表达是否与自己的原始想法一致； - 是否存在明显遗漏或理解偏差。 如果逻辑说明本身就不清楚，那么后面生成的代码和回测结果也很难可靠。 请注意，填写的策略类名不要和示例策略类名或已存在任务的策略类名重合，命名以“Strategy”结尾。  ## 生成策略代码 当逻辑确认后，智策会继续生成策略代码草稿。对于用户来说，这一步的核心价值是把想法转化为更容易检查和修改的代码形式，而不是直接跳过人工审阅。 阅读生成代码时，建议重点关注： - 关键变量和参数是否符合预期； - 开平仓逻辑是否完整； - 是否包含明显与原始逻辑不一致的部分； - 命名是否清晰，便于后续维护与复核。  ## 执行代码检查 代码生成后，智策会继续推进到检查阶段。这个阶段通常用于尽早发现明显问题，例如逻辑错误、结构问题或运行前就能发现的不合理设置。 对用户而言，代码检查的意义在于： - 尽早发现代码层面的可修正问题； - 缩短无效回测或无效调试的时间； - 为后续回测提供更稳定的起点。 即便检查通过，也不意味着代码已经可以直接实盘使用。  ## 执行回测 在完成代码检查后，智策会进入回测阶段。此时系统会结合回测配置和历史数据，对策略在样本区间内的表现进行验证。 在这一阶段，建议重点关注： - 回测是否顺利完成； - 数据区间是否合理； - 收益、回撤、交易次数等指标是否与策略逻辑匹配； - 是否存在“能运行，但结果明显不合理”的情况。  ## 规划优化参数 当基础回测完成后，智策会根据当前策略结构，给出参数优化的规划建议。这个阶段的目标不是立刻给出“最佳参数”，而是帮助你明确： - 哪些参数值得优化； - 每个参数适合在哪个范围内尝试； - 优化目标应如何设定。 这一步有助于避免用户在没有明确目标时盲目做大范围搜索。  ## 执行参数优化 在确认优化规划后，智策会继续执行参数优化，并输出不同参数组合的结果比较。 使用这一阶段结果时，建议注意： - 重点看参数区间是否相对稳定，而不只是看单一最佳值； - 不要把历史样本中的最佳结果直接当作实盘参数； - 若优化结果与原有逻辑明显冲突，应优先重新审视策略本身。  ## 选择最终参数 当优化完成后，用户可以基于结果做出判断，决定后续保留哪组参数。 在这个阶段，建议结合以下信息综合判断： - 回测收益和回撤； - 参数是否稳定； - 逻辑是否仍然容易理解； - 风险是否与自己的交易目标匹配。 如果某组参数虽然历史表现最好，但解释困难、稳定性差或过于依赖样本区间，那么通常不应直接作为最终选择。  参数优化任务完成后，工作流会将最终优化参数写回策略的默认值，更新完整策略代码。重新执行回测，更新结果到【回测结果】页面。用户可以通过点击【策略代码】页面的【打开策略文件】按钮访问策略代码并自行保存或调整。 ## 结果复核与后续处理 智策工作流走完后，并不意味着研究流程已经结束。比较稳妥的后续做法是： 1. 回头复核逻辑、代码、回测和优化结果之间是否一致； 2. 结合 [CTA策略](../strategy/fusion_cta.md) 和 [风控管理](../strategy/fusion_risk.md) 重新评估实际可用性； 3. 对关键结果进行人工记录和复盘； 4. 未经充分验证，不直接进入实盘自动运行。 如果你还未阅读风险边界说明，建议继续查看 [智策使用须知](fusion_agent_notice.md)。
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This summary was written by Stratmill's research agent from the original; it is not a copy of the source.