周二上午，林深到公司后先打开了融券账户。
华达汽车和新科电器这两只票，从建仓到现在已经跌了一周。他翻出当初建仓时记的笔记——华达汽车营收下滑、毛利率萎缩、库存积压。新科电器受地产周期拖累、原材料涨价、需求疲软。每一条逻辑都在兑现。
他算了算浮盈。华达汽车从22块跌到了21块出头，跌幅5%；新科电器从15块跌到了13块5，跌幅10%多。两倍杠杆，加起来1600万市值，浮盈已经超过110万。
他靠在椅背上，盯着那两个数字看了一会儿。
110万。不算多，离他的目标还差很远
接着他把注意力放到期货方面。
关掉融券账户，打开期货行情软件。螺纹钢、铁矿石、原油、铜——这些品种的K线图他最近一直在看。
大宗商品的逻辑跟股票不一样，看的是供需、库存、宏观经济。
期货的保证金比例通常在10%左右，十倍杠杆。做对方向，一波10%的行情就能翻倍。当然，做错了也亏得快。
他拿起手机，搜了一下附近的期货公司营业部，然后走出了公司。
期货公司营业部不大，前台的小姑娘问明来意后，把他领到一间小会议室里。客户经理姓刘，三十出头，穿白衬衫，说话带着期货从业者特有的谨慎。
“林先生，您之前做过期货吗？”
“没有。但做过股票，融券也做过。”
刘经理从文件夹里抽出一份开户资料。“期货跟股票不太一样。保证金交易，十倍杠杆，t+0，双向交易——可以做多也可以做空。风险比股票大得多。”
“我知道。”林深说。
刘经理看了他一眼，点了点头，没有再多说。股票融券和期货，中间隔着一条河。这条河他见太多人游到一半就沉下去了。但他也学会了不在开户的时候劝客户。
填表、风险测评、知识测试、录像。一套流程走下来，不到一个小时。
刘经理把回执递给他，“通过之后会短信通知您。到时候银期签约完，就可以交易了。”
“谢谢。”
回到公司工位，他没有急着打开期货软件。先拉回量化模型上。
王鸣给他的那篇论文，他已经翻来覆去看了好几遍。双均线策略加Adx趋势过滤，再加成交量确认——回测的年化收益提到了19%出头，最大回撤控制在13%左右。这个数据在模拟盘上看着不错，但放到实盘里，他不确定。
他打开python，把代码从头到尾又跑了一遍。
屏幕上慢慢刷出回测曲线。缓慢爬升，偶尔回撤，整体斜率不算陡，但很稳。年化收益19.2%，最大回撤13.1%，夏普比率1.42，胜率41.3%。
他盯着那行胜率看了很久。41.3%。十次交易，六次是错的。但赚的时候平均赚2.8%，亏的时候平均亏1.2%。盈亏比接近2.4倍。
这就是量化交易的底层逻辑——不需要每次都对，只需要对的时候赚得够多，错的时候亏得够少。
胜率重要，盈亏比更重要。
但人做不到。人会在连续错三次之后怀疑自己，会在该止损的时候犹豫，会在该加仓的时候手软。机器不会。
这就是他学量化的原因。
他继续改代码。王鸣前几天给他扔了一个新的思路——用AtR动态调整止损幅度，而不是固定百分比。
AtR是平均真实波幅，用来衡量市场的波动率。波动大的时候，止损放宽一点，避免被震出去；波动小的时候，止损收紧一点，保护利润。
他照着这个思路敲了三十几行代码。跑了一遍，报错。检查，改了几个变量名，再跑，还是报错。他盯着红色的错误提示看了两分钟，发现是数据格式的问题——AtR函数返回的是Series，他直接拿去跟标量比较了。
改过来，再跑。屏幕上的回测曲线重新生成。年化收益从19.2%提到了20.7%，最大回撤从13.1%降到了11.8%。
他靠在椅背上，盯着那两条曲线——优化前和优化后，后者明显更平滑，回撤的坑更浅。
有用。但不是质的飞跃。他知道，真正考验策略的不是回测数据，是实盘。
回测再漂亮，放到真实市场里，滑点、冲击成本、流动性枯竭，每一个都能把曲线拉下来。王鸣说过，回测年化20%的策略，实盘能跑到15%就不错了。
周学明从角落里站起来，走到他工位旁边。
“林哥，华海微电的跟踪报告我写完了。你看看？”
林深接过来，从头翻了一遍。产能利用率从75%提到了78%，订单量环比增长了5%，客户验证还在进行中。
周学明在报告里写得很克制，没有因为数据好转就急着喊“拐点”。
“不错。”林深把报告递回去，“继续跟。”
周学明点了点头，转身走了。
林深重新看向屏幕上的回测曲线。20.7%的年化收益，11.8%的最大回撤。他看着那条缓慢爬升的线，心里在想——如果是十倍杠杆呢？
大宗商品的波动率比股票高得多。一天波动2%是常态，极端行情5%以上也不罕见。十倍杠杆，一个2%的反向波动就是20%的回撤。
他现在的回测模型是给股票设计的，放到期货上，参数要全部重调。
他打开螺纹钢的历史数据，把过去三年的日线数据导了出来，放进模型里跑了一遍。不做任何优化，直接用股票那套参数。
回测曲线像过山车一样大起大落。年化收益37%，最大回撤58%。
他看着那两个数字，摇了摇头。赚得多，亏得也狠。58%的回撤，十倍杠杆下意味着本金几乎腰斩再腰斩。没有人能扛住这种波动，他也不能。
他开始调参数。把AtR止损系数从1.5调到2.0，把Adx趋势阈值从25提高到30，把均线周期从5日和20日改为10日和30日。每改一组参数就跑一遍回测，把结果记在笔记本上。
试了七八组之后，回撤降到了35%，年化收益掉到了24%。还是太高。
又试了一个多小时，回撤降到28%的时候，年化收益只剩18%了。
他靠在椅背上，盯着笔记本上密密麻麻的数字。股票模型能做到20%收益、11%回撤。期货模型要做到同样的回撤水平，收益只能做到15%左右。但如果把回撤容忍度放到25%，收益能做到22%以上。
这是一个取舍。他愿意承受多大的回撤，来换取更高的收益？
他想起沈安南的要求。买房加三千万。他算过，如果用股票融券，两倍杠杆，一年做到30%到40%的收益已经很好了。期货十倍杠杆，如果能控制好回撤，一波行情就能翻倍。
但“控制好回撤”这五个字，说起来容易，做起来难。