意外的驚喜：該採用設定錯誤，卻績效更好的選股策略嗎？
在投資的世界裡，我們追求的是清晰、可量化、有邏輯的策略。歷史回測是我們的試驗場，但其中潛伏著兩大魔王：「隨機性」與「過度最佳化」，它們是讓策略在未來失效的主要元兇。為了打造一個經得起考驗的策略，每個環節都必須有合理的解釋。
但這一次，我卻破例了。我選擇擁抱一個源自錯誤，乍看之下無法清晰解釋，回測結果卻異常優異的選股策略，這是一個關於意外發現的故事。
我們的完美計畫：成長優先，市值為輔
故事的開頭很簡單。根據我們的研究，成長性與市值大小都是長期有效的選股元素。其中，成長性的效度又比市值大小顯著。
因此，我們設計了一個邏輯非常明確的選股策略：
「優先根據成長性篩選股票，如果強度一樣的情況下，再根據次要條件市值大小挑選。」
然而，受限於回測工具，我們無法用簡單的兩步驟完成篩選，必須設計一個自訂指標，將兩個元素融合在一個運算式中。問題，就出在這個指標上。
一個參數的失誤，產生了一個意外的結果
在策略上線前的最後驗證階段，我習慣將所有程式碼重寫一次，確保萬無一失。但就在這次重寫中，我犯了一個微小卻關鍵的錯誤：
我不小心將其中一個參數「100,000」，寫成了「10,000」。
當我按下執行鍵，看到回測報告時，我驚呆了——這個錯誤版本的策略，績效遠遠優於我原本精心設計的正確版本！
這個「錯誤」的結果，完全不符合我「成長優先，市值次之」的初衷。起初，我甚至無法清晰解讀這個新指標的選股邏輯，我強烈懷疑這只是隨機性開的一個玩笑。在投資的世界裡，隨機的幸運最不可靠，因為它無法在未來被複製。按照紀律，我應該立即拋棄它。
從質疑到深究：這究竟是隨機，還是一個隱藏的寶藏？
「遠優於預期」的報酬，像一根魚刺卡在我的喉嚨，讓我無法輕易放棄。我決定深入挖掘，拆解這個錯誤的公式，並實際比較它與原版策略篩選出來的股票有何不同。
經過抽絲剝繭，我發現這個錯誤的策略並非完全脫離軌道。它在大方向上，依然遵循著「成長性優先，市值次之」的邏輯。
更重要的是，我發現了這個錯誤設計帶來的一個意想不到的好處。
錯誤設計的智慧：打破線性思維的枷鎖
我們原本的設計，是一種「線性思維」的產物。我們假設「成長性分數越高的股票，未來的表現就一定越好」，所以才強制規定要優先篩選成長股。
但現實世界，並非如此線性。
研究發現，當成長性達到一個頂尖水準後，屬於最前端的那一群股票，彼此之間的表現優劣其實是隨機的，成長分數高一點或低一點，與未來的報酬並沒有絕對的關係。
而我那個美麗的錯誤，恰好就在這個環節產生了奇效。它在頂尖的成長股群體中，巧妙地引入了「市值大小」作為第二層篩選。等於是在一群表現隨機的資優生中，運用另一個有效的標準，進一步萃取出報酬更高的選擇。
擁抱模糊：從錯誤中學到的「模糊設計」技巧
最終，我們決定採用這個由錯誤產生的策略。
沒錯，它依然存在隨機的成分。我們無法像原版設計那樣，明確定義出成長性與市值大小的篩選門檻，甚至不完全清楚每一次選股時，兩個因子的權重是如何變化的。
但是，它的核心邏輯是站得住腳的，甚至比原版設計更貼近真實市場的非線性特徵。這個意外，不僅讓我們得到一個更優異的策略，更教會了我們寶貴的一課——「模糊設計」的技巧。
有時候，過於僵固的規則反而會成為限制。在清晰的邏輯框架下，保留一點彈性與模糊空間，或許才是挖掘超額報酬的意外捷徑。
無法合理解釋的數據，更應該追根究底
當數據結果無法被立即合理解釋時，直覺的反應是懷疑與排斥，但有時這樣的「異常」正是突破的起點。投資策略的價值，不僅在於邏輯嚴謹，也在於對未知保持探索的勇氣，當結果違背預期時，別急著放棄，而應追根究底：它可能是隨機的假象，也可能隱藏著未被發現的機制。理性地拆解、驗證、理解，才能讓我們在理論與現實之間找到新的洞見。
畢竟，真正的機會，往往誕生於無法立即被合理化的地方。
