1.0 排除周期性誤差，前視鏡錯誤
把開始時間相隔一季，就能對比周期怛的影響。
證明: 周期性不影響交易系統。
2.0 蒙特卡罗算法 尋找 最大閥值(虧損，收益)
證明: 即使是極端情況，交易系統仍是能賺錢。
3.0 自适应参数 與 穩定性 成正比
一些有趣的發現:
a. 技術指標的硬參數，可限定max threshold邊界，從而令交易系統更穩定。
b. 超額收益來自兩個元素: 低回撒，高收益。
一些假想:
c. 低回撒。來自sellection+選擇優質資產。
d. 高收益。來自allocation+ (timing market)擇時止盈。
e. 擇時因素更大。因 技術指標timeFrame參數 是最影響 超額收益。
4.0 業績歸因 Return attribution
但我的交易系統，是指數化產品的波段操作，不能用到以上的業績歸因算法。
假想: 因美國的 本土效應 十分強，所以 本土長期投資 才能使用以上算法。
5.0 Alterative Return attribution
| Type | Target | Pos | Cons |
| 1. Returns-Based Attribution |
alternative investments 另類投資 hedge funds 公募基金 |
沒有完整的持倉數據 | 不準確 |
| 2. Holdings-Based Attribution |
passive funds 被動基金 other strategies that have very little turnover 低資金容量的策略，如CTAs策略 |
準確度較高 快速識別 投資風格 切換 |
較複雜 |
| 3. Transaction-Based Attribution |
參考資料: CFA Institute - Return Attribution, Performance Attribution Methods - Breaking Down Finance
假想: 需要辨別 收益&風險 的驅動因子，然後用自洽的角度分析。
6.0 Tailor-made looking
參考資料: Holdings-Based Risk Attribution – Background and Concept
運用Monte Carlo算法，確實能分離出Risk & Return 兩組Attribution。但仍未能用合切的角度，去分析背後的驅動因素。
Dr. Stefan J. Illmer提供了新的切入角度，加入了時間維度。
但更重要的是，對於一個複雜的交易系統，必需Tailor-made Monitoring來反覆檢視。
Monte Carlo算法，已經給出了答案。現在只剩尋找合切的分析法。
目前已知答案:
1. 擇時是主要驅動因素。
2. 分離出收益&風險。
7.0 分離歸因
參考資料: PERFORMANCE ATTRIBUTION HISTORY AND PROGRESS, Holdings-Based and Returns-Based Style Models
分離出 收益&風險 (Retun & Risk) 後，就可以按照這兩個維度分析。
Brinson模型私的兩個維度有: Actural & Passive，理解为 主動&被動。但對於CTAs，其不足之處，是把 收益&風險 一同看待。
Dr. Stefan J. Illmer提出了新的角度。
主動 = 風險
被動 = 收益
收益 = 被動 = 地緣 + 主題 + 分類風格
風險 = 主動 = 擇股 + 擇時 + 市場風格 + 指數
這種top-down分離更合符我的交易系統。
8.0 我的交易系統有什麼切入點
a. 環球擇時
b. 中港商品
c. 美股股票
不同主題，收益差異極大。而且，有各自的收益層次。
結論: 只能賺取特定主題和層次的錢。
做絕對收益，要自己設定目標: 資金管理，風險收益，資產配置，交易風格。
| 歸因分析 | 算法 | 描述 |
| 1. 資金管理 | kelly formula | |
| 2. 風險收益 | risk management | |
| 3. 資產配置 | tactical asset allocation | |
| 4. 交易風格 | swing strategy trend following strategy |
8.1 基於絕對收益的歸因分析
Brinson是基於benchmark做相對收益分析。但CTAs是做絕對收益。
✔️ 分離 風險和收益 的屬性
✔️ 分離 擇時和配置 的貢獻
✔️ 資產配置
✔️ 交易風格
❌ 換手率
❌ 交易頻率
❌ 策略容量
❌ 是否賺錢
8.2 猜想: 波動率驅動因素
a. 低波動率不會輸錢。
b. 高波動能虧，也能賺。
結論: 低波動率能確保不虧。似乎分離出虧的因素-過高波動率。但賺錢的驅動因素仍未知。
8.3 深度: 交易系統在賺哪種收益
中觀行業景氣。
超額損失來自行業衰退。
超額收益來自行業回歸/增長。
衰退行業:
大盤指數 - 回歸效應:
