#交易# 回答v+读者提问，提问的还是昨天问量化系统设计的。

问，（他少了跟我说有四个模型，我这里自己补一下）一个好的模型，是要能对抗肥尾风险的对吧？，假设我现在有一个模型，相比另外三个模型，LOO测试100%，CALMAR0.037，SHARP2.98，都排在第一，但是是标准的瘦尾，是不是可以认为，这个模型，比其他三个要个呢过好？

不一定的。

样本内 / 绩效最优 不等于跨状态、极端行情下生存能力最优，这句话其实就是我推荐的《肥尾效应》的核心思想之一。

她所说的瘦尾，意思就是收益分布尾部概率远低于真实金融市场，实际我们量化实战当中真实资产回报天然是厚尾 / 肥尾。

用人话来说就是：

模型隐含假设巨大亏损、极端跳空、流动性危机这类事件发生概率极低。

它的波动率、回撤测算，全部基于【不会出现超出历史尺度的极端冲击】。

它的风险度量（波动率、VaR）会严重低估真实极端损失。

一旦遭遇历史从未见过的行情，很可能出现非线性爆亏、击穿预设风控。

所以这样的模型，更加要注意风控的设计，例如你去看我4.0.5系统的仓位杠杆在高胜率的情况下却选择大量时间保持单利-出金的特性。

验证样本的时候，可以人为模拟构造远超历史最大冲击的情景，自己设计大幅GAP，流动性断层（如19年新冠），

总而言之，常态环境下最优解的系统，从包含未知尾部风险的真实市场维度，不能直接判定它优于另外三个具备肥尾特性的模型。绩效领先是以牺牲极端情景容错能力为代价，除非额外叠加尾部风险控制手段，否则存在致命薄弱点。

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