沪深300上涨时，多数个股仍在亏钱

本文是教育性研究，不构成投资建议。这是一个研究原型，不是实盘业绩记录，也不是交易推荐。

多数想尝试系统化研究的人，第一个问题都是：这个想法能赚钱吗？ 更诚实的问法是：在纸面上，扣费之后，相比单纯持有指数，它表现如何，过程中又有多难受。

沪深300是市值加权。少数大盘成长股就能把指数拉起来，而普通个股原地踏步。我们围绕这个矛盾构建了一个防御型A股组合：偏好安静的标的，偏向便宜，并在上涨面窄、组合已在亏钱时降低敞口。

窗口：2016年10月10日至2026年8月21日，扣除佣金、印花税和0.1%滑点。下一格是回答这个问题的快照。

赚钱了吗？

在这段纸面记录上：赚了，而且更安静——其中有一段它故意显得迟钝。

• 十年间原型累计约**+117%，沪深300为+40%。最大回撤几乎减半（−26%** 对 −46%）。
• 它不是一条直线。2018年组合亏得更少。2021–23年指数下跌时它赚钱。2019–20年，成长股窄幅上涨，便宜、安静的标的被落在后面。这种滞后是设计的一部分，不是意外的bug。
• 这个失败在纸面上暴露后，我们加了两道刹车：六个月风格止损，以及宽度加回撤止损。道理就像下注前先看天气。

如果你已经以研究为生，本文剩下的部分是一套可复用的循环——写下想法、计入成本、记录它失败的年份、加一道刹车——让下一个原型不再是又一个一次性脚本。

从这里开始：一个安全的小循环

学习这类工作不需要交易台、博士学位或实时行情。你需要的是一个可以反复执行、又不会伤到自己的循环。

准备四件事：

1. 一句话。 写代码之前先写下想法。我们的是：超配安静、便宜的A股；当指数上涨面窄且组合已经亏钱时减仓。
2. 带日期的数据。 稳定股票池的日价格，加上使用公告日期的盈利数据。日期错了，回测再漂亮也是假的。
3. 模型里计入成本。 佣金、印花税、滑点——与收益同单位。调仓要慢（我们用1月和7月），否则换手会吃掉想法。
4. 留出一段不调参的样本。 如果后面几年比前面几年好，把它当作警示灯，而不是奖杯。

在循环变得无聊之前，一直停留在纸面。真金白银是后面的工具，不是入场券。

够用的工具。 Python和一个notebook就能跑出第一个原型。有经验的研究者通常需要的不是更花哨的振荡指标，而是一个把数据、代码、图表和简短文字日志放在一起的项目，这样每个新想法不必在聊天窗口和空白文件之间复制粘贴。

本文剩下的部分把这套循环应用到这本A股组合上。

继续读：配方、刹车、它失败的年份

你现在有了循环。免费订阅，看它如何应用到这个组合：

• 用大白话讲清三个任务，然后是无需量化背景也能读懂的短代码
• 刹车如何在失败模式已经出现在纸面上时才触发
• 2019–20年，沪深300说了真话，组合却没听
• 我们仍然不信任什么——这样你就不会照抄一个奖杯式的夏普

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