不同逻辑的子策略，根据市场状态动态加权
2011年9月5日，星期一，上午九点三十分。
车公庙，三十平米的办公室。
墙上那张“市场状态识别”的流程图旁边，又多了三张新的图表。每一张都是一条净值曲线——不同颜色，不同形状，但都出自同一个源头：默石量化实验室的因子库。
周寻站在白板前，手里拿着一支红色马克笔。
他的面前，是团队所有人。
陈默靠在窗边，沈清如坐在角落的椅子上，陆方、小林、小吴挤在电脑前。赵姐站在门口，手里拿着本子——她现在习惯记录每一次重要讨论。
“各位，”周寻开口，“我们花了一年半时间，做了三件事。”
他在白板上写下：
1. 因子库建设（估值、质量、动量、波动率、流动性）
2. 市场状态识别（趋势、震荡、恐慌）
3. 回测框架完善（交易成本、幸存者偏差、样本外测试）
他放下笔，转过身：
“现在，我们要做第四件事，也是最关键的一件事。”
他看着所有人：
“把这些东西，整合成一个完整的策略。”
小林举手：“周老师，我们不是已经有很多策略了吗？低PE+高ROE那个，加上状态识别之后，不是跑得挺好的？”
周寻点头：
“那个是挺好。但那只是一个‘策略’——基于两个因子，加上状态识别做仓位调整。”
他走到白板前，画了一个简单的图：
```
单一策略
↓
依赖特定市场环境
↓
风格切换时可能失效
```
“单一策略的问题在于，它太‘专一’了。”周寻说，“它只在特定的市场环境里有效。如果市场风格变了，它就可能失效。”
他画了第二个图：
```
策略组合
↙ ↓ ↘
策略A 策略B 策略C
↓ ↓ ↓
价值 质量 动量
↓ ↓ ↓
不同市场环境轮流表现
```
“策略组合的思路是：不依赖某一个策略，而是同时运行多个逻辑不同的子策略。让它们在不同
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