在创建 Alpha 时，你 可以通过添加条件来精细控制你的交易行为。这就像给你的策略设置一些“如果……就……”的规则，让它变得更聪明。你可以使用常见的逻辑操作符（>、<、>=、<=、== 等）来创建这些条件。
- 例子： 如果你想只在股票成交量比平时高时才进行交易，你可以设置条件为
volume > adv20。
💡 注意： 过于严格的条件可能会减少你的交易机会，同时增加“过拟合”的风险，也就是你的策略只在历史数据上表现的特别好，但在未来却失效。
if_else()：简单的条件判断 🔀
if_else() 是一个非常基础但强大的操作符，它能根据条件返回不同的值。
- 基本用法：
if_else(条件, 如果条件为真，返回这个值, 如果条件为假，返回这个值) - 简化写法： 就像我们之前在动量策略中看到的，你也可以使用更简洁的
条件 ? 值1 : 值2格式，效果是一样的。
trade_when()：决定何时交易 🎯
trade_when() 是一个更高级的操作符，它能让你精确控制 Alpha 模型的“入场”和“出场”时机，只在满足特定条件时才更新仓位。
trade_when() 需要三个输入：
- 入场条件（
entry_condition）：- 当这个条件为真时，系统会根据你的 Alpha 表达式来计算并更新你的仓位。
- 例子： 你可以设定
volume > adv20作为入场条件，意思是只有当成交量异常高时，才开始使用你的 Alpha 模型进行交易。
- Alpha 表达式（
Alpha）：- 当入场条件满足时，系统会执行你的 Alpha 公式来决定具体买卖什么。
- 例子： 在动量策略中，这个表达式可以是
ts_sum(returns > 0 ? 1 : 0, 250)。
- 出场条件（
exit_condition）：- 当这个条件为真时，系统会平掉你之前建立的仓位（即清仓）。
- 例子： 如果你不想清仓，可以将出场条件设置为
-1。
- 工作流程：
- 入场时： 如果入场条件为真，每天都更新你的仓位。
- 出场时： 如果出场条件为真，平掉仓位。
- 两者都为假时： 保持你上一次入场时的仓位不变，直到下次入场或出场条件满足。
trade_when() 在动量策略中的应用 💡
我们可以用 trade_when() 来优化之前提到的动量 Alpha。
- 策略思想： 动量效应往往在成交量突然放大时更有效。所以，我们可以只在成交量异常高 时才建立动量仓位，并在之后保持仓位不变。
- 设置：
- 入场条件：
- 你可以用
volume > adv20或volume > ts_mean(volume, N)来判断成交量是否异常高。你还可以使用更高级的判断，比如volume * vwap > ts_mean(volume * vwap, N)，它将成交量和价格结合起来。
- 你可以用
- Alpha 表达式：
- 使用我们之前学的动量公式，比如
positive_days（过去一年上涨天数）。
- 使用我们之前学的动量公式，比如
- 出场条件：
- 由于动量是长期效应，你可以把出场条件设为
-1，这意味着一旦建立仓位，就一直持有。当然，你也可以根据自己的想法设置一个有效的出场条件。
- 由于动量是长期效应，你可以把出场条件设为
- 入场条件：
- 中性化设置：
- 动量效应通常是跨行业的（比如所有科技股一起涨），而不是在行业内部（比如一个行业里有些股票涨有些股票跌）。因此，在设置中性化选项时，最好选择“市场中性化”（Market Neutralization）或“行业中性化”（Sector Neutralization），而不是更细的分组。