关于一年前，我们几个都是从量化金融和软件工程背景开始的，为了找到策略性资产配置是否有效还是只是利用额外步骤的市场定点问题，我们们开始实现学术论文中的策略。 我布Fabber的趋势跟随内容,Wouter Keller的工作还有其他无数个人。 我们不是打算做80多个，但每个论文都提到三条更多，我们知道这意味着什么了。

我们把所有的策略都跑过去30年的数据，发现了几个我们意料之外的东西。

第一，平凡的东西工作得最好。 几乎所有策略中单独的最佳预测指标是10个月简单移动平均线的某种形式。 Faber于2006年发表了这一点，它仍然是半数策略的基础。资产处于其10mo SMA以上，持有它。 其下方，转换到现金或债券。 更复杂的方法基本上是将此之上的额外步骤和参数一起实施，以便过度拟合。

第二，TAA基本上没有 beats 买卖持有的原始收益率。 我们测试的典型策略返回了大约9.2%的CAGR，而简单的60/40返过10.8%。并不是改变生命的差异。 但最大回撤降至-16%vs-34%。 这才是TAA的真正的理由，而不是为了挣更多钱，而是为了不惊慌，卖出，因为你的投资组合跌了30%。

这个问题是没有任何策略能长期工作的。趋势策略在趋势市场中碾压其他策略，但在横向的市场中被摧毁（2015年，2018年的一部分）。防御策略可以在崩溃中保护你的投资，但是也会拖累牛市。然而，混合4-6个不同策略和方法的策略才真正使得股本曲线得到了平滑。正如我们所期望的但没有意识到这个差异的大小。

回退测试是有吸引力的。许多策略在回报测试时看起来非常出色。当你进行适当的out-of-sample测试sharpie比率就会下降20-40%。如果你正在查看TAA的backtests并且没有提到它们的out-of-sample测试结果，你很可能是在看过拟合的结果。

我们的一个发现是信号延迟。一个信号被“2月28日”标记可能意味着“这是你应该在二月份持有的”的事情也可能意味着“这个是你应该在三月份持有的”。如果你犯错，只有一个月的差异，像动量策略那么可怕。我们已看到一些众所周知的平台做出了这样的错误。

另外，如果你是欧洲的投资者，祝你好运。几乎所有的数据假设你是在做SPY,TLT, GLD的交易。UCITS替代品以每一项形式存在但没人好好地记录了映射。这其实是我们感到足够生气以我们的工具而重新开始的。

我们最终是自己开发了工具，以监测所有这一切，因为没有东西能满足我们所需要的。 如果有人感兴趣，我们很高兴在此分享。 我们不想让这篇帖分散于推广。

我们的策略在哪里，抑或几乎只有买入持有在这个社区？