果仁策略研究界面将策略定义分成三个主要部分：选股、择时、交易。 选股设置包括筛选条件和排名条件，择时设置就是市场择时，交易设置包含交易模型I--定期轮转重平衡仓位的交易模型 和交易模型II--根据是否满足卖出条件来作轮转。
交易模型I是定期轮动模型， 在每个调仓日，卖出不满足选股条件的股票，买进满足选股条件的股票， 所有仓内股票在调仓日重新平衡为等权重（除了那些因停牌或涨跌停而无法操作的股票）。 这种模型尤其适合快速轮动短周期策略。
交易模型II是条件交易模型， 必须有单独的卖出条件。现在用户可以定义4个卖出条件，排名名次大于某个阈值，持有天数大于某个阈值， 止赢和止损。仓内股票只要满足一个卖出条件，就会被卖出，也就是说卖出条件之间是或的关系。 在调仓日， 策略首先会卖出可以卖出的股票，然后使用仓内资金买入符合买入条件的股票。 当仓内资金过少时（少于理想仓位的10%），就无法买入新股票。 当股票不满足卖出条件时， 就会被继续持有。 所以如果卖出条件发生不频繁，即便是调仓周期只有1天， 交易模型II的买卖次数也会比较少。相对于模型I，模型II的交易次数会比较少， 而且个股的仓位一般不做重新平衡。
在交易模型I里， 用户直接指定持仓股票个数， 而在交易模型II里， 用户使用个股理想仓位来间接指定持股股票个数。 比如理想仓位是10%， 则策略尽量用10% 的仓内资金买入新股票，策略大约持仓10只股票。 用户可以设定仓位偏离比例，只要在理想仓位的偏离比例内， 个股仓位不作调整。 比如理想仓位是10%， 仓位偏离比例是30%，则股票仓位的合理范围是 7% 到13%， 在这个范围内，仓位不作调整。 当股票仓位低于这个范围而且在买入清单前面，则补仓至（尽量）理想仓位； 当股票仓位高于这个范围， 则卖出部分仓位，仓位调回到理想仓位。
在交易模型II里， 用户还可设置新股票买入限制。进一步过滤来自于选股策略的买入清单。在买入清单的股票只要不满足一个限制， 就会被过滤掉。注意：用户必须设置至少一个卖出条件， 但不必设置买入限制。 不设置买入限制，从选股策略来的所有股票都会被尝试买入。
选择模型I或模型II？模型I更简单且容易理解，我们建议新用户首先使用交易模型I来研究策略。 模型II不会在每个调仓日自动平衡仓位，交易频率较低，相对来说更容易操作。而且单独的卖出条件使模型II更加灵活。一些实盘的用户可以尝试使用模型II。
模型I策略如何变成摸型II策略？
比如下图1中模型I策略, 选股条件为成交量 > 0，按价格从小到大排序， 调仓周期为5天， 持仓股票为10只。这个策略买入价格最低的10只非停牌股票， 每5天调一次仓。 转换到模型II策略时， 选股条件不变，调仓周期可依然设为5天， 而理想仓位为10%， 即表示策略大约可以持有10只股票。 卖出条件为排名名次大于等于11， 即如果排名不在10名以内就卖出。这样设置的模型II可以和模型I有类似的结果。
图1 模型I变成模型II。
模型I和模型II有些不兼容的设置。 股票备选买入数量在模型I里可以被修改为0到20之间的任何数字，在模型II里，股票备选只数固定为5只， 用户不可调。 在模型I里， 个股最大买入仓位默认为100%，意思是如果选股策略选出来的股票只能买入1只，那么100%的资金会投入到同一只股票里。 在模型II里，个股最大买入仓位就是理想仓位，无论选出1只股票还是10只股票， 都使用10%的仓位买入。模型I里不允许仓位偏离，在每个调仓日都要重新平衡所有股票的仓位， 在模型II，股票仓位在一定范围内不用调整。以上区别使同一个选股策略在模型I和模型II之间收益不同。
模型II可以实现更严格的买入限制：比如只买入排名在前5名的股票（不设这个限制，则和模型I类似，前10名股票+5只备选股票都可以被买入）。仓内同行业的股票不超过3只，以分散行业风险。 距离上次卖出间隔大于等于20天， 这样刚卖出的股票不会在下一个调仓或下几个调仓日被买入。（模型II默认在调仓日卖出的股票不会再同一调仓日买入。） 这个限制可以防止止损股票被立即买回的情况。加入这些买入限制后， 一次能被买入的股票就会变少，这时缩短调仓周期，比如设置调仓周期为1天，可以实现逐步建仓的策略，这样不必在一天只内一定要买入10只股票。
在卖出条件里，可以适当放宽按排名卖出的条件，比如到排名20名以后才卖出， 这样可以减少交易频度。用户还可以按照持有天数卖出， 一只股票在仓内最长可以持有100个交易日，过了这个时期，无论排名再高，也要卖出。 止赢止损也分别可以设置条件。
图2 模型II的参数设置。
图2显示了比图1 更复杂的模型II交易策略。所有的买入限制和卖出条件都被设置，调仓周期缩短为一天。 通过这些交易条件的设置， 我们可以看到模型II可以实现较为复杂的交易策略。
回测效果对比
将同样选股策略做过去4年回测， 图1模型I和图2模型II得到的结果在图3和图4中展示。
图3 模型I的回测结果。
图4 模型2的回测结果。
我们可以看到模型II交易策略可以减小最大回测率，增加夏普比率。注意在这里作者只是为了讲解目的，并没有对模型II交易策略作任何调优。模型II有可能得到比模型I更好的结果。
牛熊转换的仓位控制
牛转熊时， 比如熊市仓位是30%， 在模型I里， 尽量将总仓位压到30%， 如果有的股票停牌无法减仓，其它股票的仓位会减小更多； 在模型II里， 30%一方面代表总仓位的30%， 另一方面是指个股理想仓位的30%， 比如牛市里个股理想仓位是20%， 则在熊市里个股理想仓位为6%, 每只股票的仓位都会尽量向理想仓位靠， 从而达到减仓至30%的目的。 特殊情况是碰到停牌或涨跌停导致股票无法减仓， 此时会继续以理想仓位（6%）持有不符合卖出条件的个股； 而对于达到卖出条件的个股， 将其卖出后如果仓位大于熊市仓位即30%， 则不会买入新的股票。 如果卖出后小于熊市仓位， 则会根据排名条件依次以理想仓位（6%）买入新的股票， 直到达到熊市仓位。
熊转牛时， 模型I会将总仓位升到100%， 满仓平权买入股票； 模型II会将个股理想仓位复原， 仓内的股票和新买入的股票仓位都会尽量向理想仓位靠拢。
排名分析是否受到交易模型的影响？
交易设置只影响策略回测的结果， 对每日选股和排名分析都没有影响。 排名分析使用类似于模型I的交易模型， 但不会考虑停牌涨跌停的影响。它只受到选股设置的影响， 完全忽略市场择时设置和交易设置。
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