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发布日期：2025-07-12 20:07    点击次数：106

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本文先容的计谋在黄金、纳指、创业板和沪深300之间进行轮动，在最近10年的回测周期中总收益率为1243%，年化复合收益率为19.89%，夏普比率1.24，Sortino比率1.85，最大回季度胜率大于60%开云体育(中国)官方网站，年度胜率大于90%。

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钞票选拔

轮动钞票选拔黄金(ETF基金:518880)，纳指(ETF基金:513100)，创业板(ETF基金:159915)和沪深300(ETF基金:510300)。

黄金(ETF基金:518880)：黄金是一种避险钞票，相似在经济不踏实或通货膨大高企时发达较好。它的价钱与股票和其他金融钞票的发达相似存在负筹划关联，因此不错用来对冲股票市集风险。黄金还被觉得是一种通胀对冲钞票，因为它的价钱相似会在通货膨大上升时高潮。纳指(ETF基金:513100)：纳斯达克指数代表了好意思国科技股市集的发达。科技股相似具有高增长性和高估值，是投资组合中增长部分的首要组成部分。与其他股票市集（如沪深300）比较，纳斯达克指数的波动性相似更高。因此，它不错通过与其他股票市集的组合来杀青钞票组合的各样化。创业板(ETF基金:159915)：创业板指数代表了中国改进型企业的发达。创业板股票相似具有高估值和高风险，但也具有高增长后劲。与沪深300等传统股票市集比较，创业板相似更具有成长性和波动性。因此，它不错用来增多投资组合的成长性和风险。沪深300(ETF基金:510300)：沪深300指数代表了中国A股市集的发达。它是中国境内最具代表性的股票指数之一，包括了中国境内市值较大的300家公司。沪深300相似被觉得是中国股票市集的首要代表，与创业板等股票市集比较，波动性相对较低。因此，它不错用来杀青投资组合的谨慎性和各样化。

黄金、纳指、创业板和沪深300代表了不同类型、立场和市集的钞票，它们之间具有一定的互补性。通过将这些钞票组合在一齐，不错杀青投资组合的各样化和风险分布。在选拔钞票时，需要接头到钞票的特质和风险收益特征，以及投资者的风险偏好和方向。

计谋形色

该计谋的基本念念想是永远握有昔时一段时候涨幅大（动量强）的钞票，在4种钞票间进行轮动。构建秩序如下：

逐日计较每个ETF昔时21个交游日（含计较当日）的涨跌幅行为动量。比较动量，选拔动量更大的ETF行为投资标的，以当日收盘价买入对应的ETF基金。握有所购买的ETF基金，直到下一个调仓日。每个调仓日肖似以上秩序，凭证涨幅更大的指数进行轮动投资。代码杀青# pip install akshare quantstatsimport warningswarnings.filterwarnings('ignore')import timeimport akshare as akimport numpy as npimport pandas as pdimport quantstats as qsimport matplotlib.pyplot as pltimport matplotlib.ticker as tickerdef calculate_etf_performance(etf_symbols, window, html_file=None):    # 得到 ETF 历史数据    etf_data = {}    for symbol in etf_symbols:        etf_df = ak.fund_etf_hist_em(symbol=symbol, period='daily', adjust='hfq')[['日历','收盘']] \                    .rename(columns={'日历':'date','收盘':f'{symbol}'}).set_index('date')        etf_data[symbol] = etf_df    # 吞并数据    data = pd.concat(list(etf_data.values()), axis=1).dropna().iloc[:]    data.index = pd.to_datetime(data.index)    # 计较逐日涨跌幅和振荡收益率    for symbol in etf_symbols:        column_name = f'{symbol}'        data[f'{column_name}_day_return'] = data[column_name].rolling(2).apply(lambda x:(x[-1]-x[0])/x[0])        data[f'{column_name}_return'] = data[column_name].rolling(window=window).apply(lambda x: x[-1]/x[0])        data[f'{column_name}_ma'] = data[column_name].rolling(window=window).mean()    # 去掉缺失值    data = data.dropna()    data['signal'] = data[[f'{symbol}_return' for symbol in etf_symbols]].idxmax(axis=1).str.split('_').str[0]    data['signal'] = data['signal'].shift(1)    data = data.dropna()    data['signal_return'] = (np.cumprod(data.apply(lambda row: row[f'{row['signal']}_day_return'], axis=1) + 1) * 100)            for symbol in etf_symbols:        column_name = f'{symbol}_return'        data[column_name] = (100/data[f'{symbol}'].values[0]) * data[f'{symbol}']    # 绘图弧线图    fig, ax = plt.subplots(figsize=(15, 6))    ax.set_xlabel('Time')    ax.set_ylabel('Return')    for symbol in etf_symbols:        column_name = f'{symbol}_return'        ax.plot(data[column_name].index, data[column_name].values)    ax.plot(data['signal_return'].index, data['signal_return'].values)    ax.legend(etf_symbols + ['signal_return'])    ax.xaxis.set_major_locator(ticker.MultipleLocator(500))    # 计共计谋发达缱绻    result = {}    for symbol in etf_symbols + ['signal',]:        column_name = f'{symbol}_return'        result[column_name] = []        for stat in ['avg_return', 'volatility', 'sharpe', 'max_drawdown', 'win_rate']:            r = getattr(qs.stats, stat)(data[column_name])            result[column_name].append(r)    result = pd.DataFrame(result, index=['avg_return', 'volatility', 'sharpe', 'max_drawdown', 'win_rate'])    return result# 构建轮动计谋进行回测etf_symbols = ['518880', '513100', '159915', '510300']window = 21result = calculate_etf_performance(etf_symbols, window, 'out.html')print(result)

回测服从

该计谋的发达卓绝优秀。在计谋实践手艺，该计谋的总收益率为1243.01%，年化收益率为19.89%，意味着该计谋在耐久投资中发达卓绝优秀。此外，该计谋的夏普比率为1.24，Sortino为1.85，最大回撤24.78%，季度胜率大于60%，年度胜率大于90%。详尽来看，该计谋的收益率较高，风险断绝，且踏实性较强，是一种值得接头的投资计谋。

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需要防备的是，上述计谋的回测经由未计较调仓手续费和滑点对计谋收益产生的影响。且昔时的发达并不行保证将来的发达，市集风险和不细则性永远存在。

注 | 本文仅为学问共享，不组成任何投资管待暴虐。

END

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