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技术指标和财务指标可以选择策略用到的技术指标和财务指标
如下所述，下图中买卖模型分成定期轮动模型和条件触发模型，个人以为，后一种交易模型更加合理，因为卖出股票是按照技术条件或基本面条件，而不是一刀切仅凭“调仓日到了”就卖出所有持仓股票
大盘择时则是根据大盘的若干个技术指标决定在大盘牛熊市时策略的行为
择时设置，交易模型，大盘择时都设置完毕以后，就可以回测了
一创的量化策略买卖模型是什么？
一创策略默认的交易模型（模型I）是一种定期调仓的量化轮动模型。在每一个调仓日，一创策略卖出仓内的所有股票，并依据调仓日前一交易日的数据，选出股票等权重买入。如果选出的股票已经在仓内，这支股票的仓位也会被重新调整成和其它股票一样的仓位，但如果这只股票因为停牌或涨停跌停无法调整仓位，则仓位保持不变。这种买卖模型比较简单，适合轮动交易策略。
交易模型II是一种按卖出条件调仓的的量化轮动模型。在每一个调仓日，卖出满足卖出条件的股票，把余下的资金等权重买入符合买入条件的新股票。不满足卖出条件的股票可以保持自己的仓位，在规定的仓位范围内不作调整。模型II分离买入和卖出条件，是一种更加灵活的交易模型。
有些用户喜欢使用复杂的筛选条件精选出少量股票，再使用一个简单的排名条件对这些股票排名；另一些用户喜欢使用简单的筛选条件粗选出大量股票，再使用较复杂的排名条件对这些股票进行精准的排名。从实际的效果来看，使用排名条件可以实现更加精细的选股策略，所以我们建议用户首先使用筛选条件对股票进行粗选，再使用排名条件对选出的股票进行细致排名
在默认情况下，策略会等权重全仓买入股票，对每只股票的仓位不做限制。比如策略只选出一只股票，则会用100%的资金持有这支股票，如果选出2只股票，则每只股票占用50%的现金，依次类推。在每个调仓日，回测程序都会自动调整仓位，把股票仓位重新设回到等权重的状态。
当有市场择时条件时，用户可以限制熊市整体股票仓位，比如在50%。这时，在每个熊市调仓日，回测程序都会把整体股票仓位设置为50%。
（如果用户认为用100%资金买入一只股票过于危险，可以在策略回测的高级设置里限制个股最大买入仓位。）
股票交易成本默认按双边千分之二计算，即买的时候要扣除千分之二的交易成本，卖的时候再一次扣除千分之二的交易成本。在调仓日，继续持有的股票仓位被调整时不扣除交易成本，比如一只股票的仓位从50%调整为20%，不会扣除交易成本。
股票如果停牌或者一字板涨停跌停，则不能买卖，即便是按照选股策略应该被买入或被卖出，买卖也不能进行。不能卖出的股票会被继续持有到下一个调仓日，并根据下一个调仓日的市场情况来决定是否可以买卖。
第二点，策略回测考虑到停牌股票不能买卖，这一点也会造成和排名分析回测的收益不一样。
排名分析主要用于验证选股策略的相对有效性，通过从高分段到低分段股票的收益分布趋势来判断选股策略有效性。而使用策略回测可以得到更接近实际情况的收益曲线。
一是统计样本数量过少，造成收益计算的随机性较大。比如一个策略最大持仓股票数量是2只，调仓周期是20天，回测时长是5年，按一年有240个交易日算，回测统计数据点有 2 X 12 X 5 = 120 个。这种策略的回测数据点少，随机性大，收益计算的波动自然较大。比如起始日变化一天，回测收益就可能从80%变成30%。建议用户增加策略回测统计的数据点至少到1000个。增加回测数据点数量的方法有增加最大持仓股票数量，减少调仓周期的天数，手工做起始日期的滚动回测，再取平均值。
二是策略本身过度拟合，造成结果不稳定。这往往是策略过于复杂或者参数对于某个起始日过于调优造成的。
使用未来函数是量化分析最容易犯的错误之一，为了防止这个错误的发生，一创在数据准备和回测算法上做了大量工作，以确保未来函数不会被使用。
另外查看策略回测结果里的调仓详情也是理解策略功能的一个重要工具。这样做可以知晓策略具体的运作情况。点击策略详情右上方的导出图标，可以将策略在每个周期的持仓详情导出到一个Excel文件里。
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