这种方法原理是低买和分散投资，比较科学的方法。我也是采取这种方法投资A股和美股，但我选出600个A股和300个美股来做，A 股今天低开就买了133个，这种方法做A股必须要没有佣金5元的限制，这样你可以把资金分散到每个发出信号的股票，另外就是要有一套自动下单的交易系统。
资金怎么分配在每一个股票的每一个限价申报上？假设50个股票X10个限价档位，其中有10个股票的5个限价档位能成交，如果资金平均分配在500个申报上，你最终成交的资金占用或者说仓位不过10%，对策略的绩效没有太大的帮助（你能1:10融资例外）。如果是见价再申报，你又怎样确定该笔申报的资金（假设你对未来交易时间段内还有多少入场信号发生并无预测能力）？ 这个问题实际上是一个组合管理的问题，任何一个策略都可能在连续的时间上在下一个出场信号发生前产生连续的入场信号，投资者的钱是有限的，对未来并不具备预知能力。怎么办？
另外这个楼顶的测试图也给人带来一个视觉偏差，ROVER2019能不能将楼顶的那张测试图用对数（或半对数）坐标作个对比图？！对于长期的复利效果图用百分比坐标会造成视觉偏差的，一般适合用对数或半对数坐标来做个对比。
River2019兄提出的这个策略非常好 经过简单测试，效果确实不错！ 我的系统框架实现这个策略工作量不大，计划在下个月底实现。正好现在资金还有一部分闲着。初步方案如下： 1.对深沪的1400多只非ST股进行监控； 2.从跌幅-5.5%开始买，每下跌0.5%再买；第二天开盘卖出； 3.每次买入使用总资金的1/200 4.触发下单：跌到-5%时在-5.5%下买单，跌到-5.5%时在-6%下买单，下面依此类推 我的系统介绍： http://www.hylt.net/vb/showthread.php?t=20181&page=3 谢谢River2019兄！
dip buying 策略在wealth-lab的论坛上有充分的讨论，一个最大的问题是$imulation在处理很多同时发出的信号（例如开盘时很多股票同时下跌超过3%）但资金不足的时候，会随机选取买入信号并忽略其他信号（可以在$imulation->Trades->unfilled qty at bottom)。所以你会发现每次运行$imulation但结果都会略有出入。这个随机买入假设在真正forwardtesting的时候并不成立，因为现实中，你会在开盘前下所有的limit 买入单，那么先跌下去的会先触发买入单，不幸的是，往往先跌的都是弱势股，涨上来也难，等到真正强势股随着大盘下跌时，已经没有资金买入了。 如果你有兴趣可以做一个深入测试，有人提出可以模拟一个最糟糕的情况，那就是假定同时limit单中收益最差的那个最可能被触发。把下面这一句加到最后面（设置position的优先度） // Add one of these to the end of your script // Worst Case Scenario For i := 0 to PositionCount -1 Do SetPositionPriority ( i, -1 * PositionProfitPct ( i )); 如果你的策略在这种最坏的情况下都没有显著亏损，那么值得进一步研究（另外不要忘了正确设置commission和slippage，股票在第二天开盘卖出时是市价单，会有滑移差价；limit order一般在只有价格穿越指定价格后才会触发，会有所谓active slippage）。 必须指出的是，最差的情况一般并不会发生，现实中你的收益会在最差情况之上。对于股票交易来说，position sizing是个很重要的问题，$imulation的结果往往需要深入研究。 my 2cents.