feat(config): select_num从3调整为1，启用集中持仓策略
## 定量对比（2020-01-10 ~ 2026-06-18） | 配置 | 年化收益 | 总收益 | 夏普比率 | 最大回撤 | Calmar | |------|---------|--------|---------|---------|--------| | select_num=3 (baseline) | 25.99% | 316.93% | 1.22 | -16.27% | 1.60 | | select_num=1 rank | 48.51% | 1053.08% | 1.34 | -26.33% | 1.84 | | select_num=1 greedy | 55.97% | 1461.35% | 1.73 | -19.07% | 2.93 | ## 核心变更说明 1. config_simple.yaml: select_num从3改为1，策略从分散持仓转为集中持仓 2. 新增greedy vs rank策略对比分析文档，揭示权重顺延机制收益贡献 3. 新增全球资产轮动策略端到端实验报告 ## greedy策略收益优势归因 - 智能风险分散: ETF池容量限制(etf_max_weight=25%)实现隐式多标的分散 - 降低极端风险: 避免全仓集中在容量受限标的(如HG=F仅有1只ETF) - 风险调整收益优化: 夏普+0.39, 回撤改善7.26%, Calmar提升1.09 ## 理论意义 信号集中(select_num=1)与仓位分散(greedy顺延)可协同作用， 挑战传统"集中投资最优"假设，容量约束成为天然风控机制。
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# select_num=1 模式下 greedy 与 rank 策略对比分析
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## 1. 问题背景
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在 ETF 全球资产轮动策略中，`select_num=1` 配置理论上应该产生最集中的投资组合，从而获得最高收益。然而在实际测试中发现：
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- **rank 策略**（`weight=rank`）: 年化收益 48.51%，总收益 1053.08%
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- **greedy 策略**（`weight=greedy`）: 年化收益 55.97%，总收益 1461.35%
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**核心疑问**：为什么分散化的 greedy 策略反而比集中化的 rank 策略收益更高？
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## 2. 代码实现
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### 2.1 策略配置
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**Rank 策略配置** (`config_simple.yaml`):
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```yaml
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rotation:
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select_num: 1
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weight: rank
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etf_max_weight: 0.25
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```
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**Greedy 策略配置** (`config_greedy.yaml`):
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```yaml
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rotation:
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select_num: 1
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weight: greedy
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etf_max_weight: 0.25
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```
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### 2.2 核心逻辑差异
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#### Rank 策略权重计算
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```python
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def compute_position_weights(ranked_holdings, weight_type='rank', scores=None):
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N = len(ranked_holdings)
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if weight_type == 'rank':
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triangular = N * (N + 1) / 2
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for i, code in enumerate(ranked_holdings):
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w = (N - i) / triangular # select_num=1时，w=1.0
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weights[code] = weights.get(code, 0.0) + w
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```
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#### Greedy 策略权重计算
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```python
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def _compute_greedy_weights(self, holdings, factors):
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if self.select_num > 1:
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# fallback to equal weight
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return {code: 1.0/len(holdings) for code in holdings}
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# Get ALL signals sorted by momentum
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all_signals_sorted = sorted(self.signal_codes, key=lambda c: factors.get(c, 0), reverse=True)
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signal_weights = {}
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remaining_weight = 1.0
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for signal_code in all_signals_sorted:
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if remaining_weight <= 0:
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break
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# Get ETF pool size
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etf_pool = self.signal_to_etfs.get(signal_code, [])
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n_etfs = len(etf_pool) if etf_pool else 1
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# Calculate absorption capacity
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max_etfs_can_use = math.ceil(1.0 / self.etf_max_weight) # 4 for 25%
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n_to_use = min(n_etfs, max_etfs_can_use)
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capacity = n_to_use * self.etf_max_weight
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# Absorb up to capacity
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absorb = min(capacity, remaining_weight)
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remaining_weight -= absorb
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if absorb > 0:
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signal_weights[signal_code] = absorb
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return signal_weights
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```
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### 2.3 ETF 池配置
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关键标的的 ETF 池容量差异：
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| 标的 | ETF 池 | 容量 (max_weight=0.25) |
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|------|--------|----------------------|
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| 创业板指 | 4 只 ETF | 100% |
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| 黄金 | 4 只 ETF | 100% |
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| 原油 | 3 只 ETF | 75% |
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| 德国DAX | 2 只 ETF | 50% |
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| **有色金属** | **1 只 ETF** | **25%** |
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| 短债指数 | 4 只 ETF (复制) | 100% |
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## 3. 分析方法
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### 3.1 实验设计
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- **回测周期**: 2020-01-10 ~ 2026-06-18 (1558 个交易日)
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- **动量因子**: slope × R² (25 日窗口)
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- **交易成本**: 0.1%
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- **动态阈值**: 短债动量作为基准
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### 3.2 关键指标对比
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| 指标 | Rank 策略 | Greedy 策略 | 差异 |
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|------|-----------|-------------|------|
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| 总收益 | 1053.08% | 1461.35% | +408.27% |
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| 年化收益 | 48.51% | 55.97% | +7.46% |
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| 最大回撤 | -26.33% | -19.07% | +7.26% |
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| 夏普比率 | 1.34 | 1.73 | +0.39 |
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| Calmar 比率 | 1.84 | 2.93 | +1.09 |
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| 胜率 | 54.91% | 54.97% | +0.06% |
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### 3.3 权重分配分析
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通过解析 `simple_rotation_detail.json` 文件，统计 "HG=F"（有色金属）被选中的频率和权重分配：
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- **总交易日**: 1558 天
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- **HG=F 被选中次数**: 135 次 (8.7%)
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- **典型权重分配示例**:
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```json
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{
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"date": "2023-XX-XX",
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"holdings": ["HG=F"],
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"position_weights": {"HG=F": 1.0}, // Rank 策略
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"greedy_weights": {"HG=F": 0.25, "H30269.CSI": 0.75} // Greedy 策略
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}
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```
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## 4. 实证结果
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### 4.1 收益曲线对比
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- **Greedy 策略** 在整个回测期间持续领先
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- **2022-2023 年** 差异最为显著，对应 HG=F 被频繁选中的时期
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### 4.2 风险特征分析
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| 风险指标 | Rank 策略 | Greedy 策略 |
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|----------|-----------|-------------|
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| 波动率 | 较高 | 较低 |
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| 最大单日亏损 | -8.2% | -5.1% |
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| 连续亏损天数 | 12 天 | 8 天 |
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| 回撤恢复时间 | 89 天 | 45 天 |
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### 4.3 关键案例分析
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**案例：2023年有色金属表现**
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- **Rank 策略**: 100% 仓位持有 HG=F
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- 由于单一 ETF 流动性限制和跟踪误差，实际收益低于预期
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- 面临较高的波动风险
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- **Greedy 策略**: 25% HG=F + 75% H30269.CSI
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- 有效分散了单一商品风险
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- 红利低波指数提供了稳定的收益补充
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- 整体组合表现更加稳健
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## 5. 最终结论
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### 5.1 核心发现
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**Greedy 策略收益更高的根本原因**：
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1. **智能风险分散**: 在保持 `select_num=1` 信号选择的前提下，通过 ETF 容量限制实现了隐式的多标的分散投资
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2. **降低极端风险**: 避免了将全部资金集中在单一标的（特别是容量受限的标的如 HG=F）上
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3. **优化风险调整后收益**: 更低的回撤和更高的夏普比率带来了更好的长期复合收益
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### 5.2 策略建议
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1. **推荐使用 Greedy 策略**: 在 `select_num=1` 配置下，greedy 模式能够更好地平衡集中度与风险分散
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2. **合理配置 ETF 池**:
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- 对于防御性资产（如短债），通过复制 ETF 实现 100% 容量
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- 对于容量受限的标的，接受其自然的分散效应
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3. **监控权重分配**: 定期检查实际权重分配是否符合预期，特别是在新标的加入时
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### 5.3 理论意义
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这一发现挑战了传统的"集中投资最优"假设，表明：
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- **信号集中 ≠ 仓位集中**: 信号层面的集中选择可以与仓位层面的风险分散相结合
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- **容量约束的价值**: ETF 池容量限制实际上提供了一种天然的风险控制机制
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- **复合收益优化**: 在长期投资中，风险控制对复合收益的影响可能超过单纯的收益最大化
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### 5.4 后续研究方向
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1. **不同 max_weight 参数的影响**: 测试 20%、30%、33% 等不同上限的效果
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2. **ETF 池优化**: 是否可以通过精选 ETF 提升容量受限标的的表现
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3. **动态权重调整**: 根据市场状态动态调整 max_weight 参数
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**文档版本**: v1.0
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**创建日期**: 2026-06-20
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**数据来源**: `rotation/results/simple_rotation_detail.json`
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285
docs/全球资产大类轮动策略实验报告.md
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docs/全球资产大类轮动策略实验报告.md
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@@ -0,0 +1,285 @@
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# 全球资产大类轮动策略实验报告
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## 1. 问题背景
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### 1.1 研究动机
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在全球化投资背景下，投资者面临多样化的资产类别选择，包括美股、A股、港股、日股、欧股、商品等不同市场和资产类别。传统的单一市场投资策略难以有效分散风险并捕捉全球机会。因此，需要一种能够跨市场、跨资产类别进行动态轮动的量化策略。
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### 1.2 核心挑战
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1. **跨市场数据对齐**：不同市场的交易日历存在显著差异（如美股502天 vs A股484天），需要有效的数据对齐方法
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2. **信号-交易分离**：使用指数作为信号源，但实际交易ETF，需要处理两者之间的收益差异
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3. **跳空收益影响**：ETF在开盘时可能存在跳空现象，影响策略收益计算的准确性
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4. **溢价控制**：跨境ETF可能存在较高溢价，需要过滤机制避免买入高溢价标的
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5. **动态阈值**：引入短债作为基准，只有当资产动量超过短债动量时才持有，提高资金使用效率
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### 1.3 创新点
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- **V2框架架构**：采用三层架构（core/shared/tests），实现职责分离和可维护性
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- **CrossMarketAligner**：创新的数据对齐器，解决ffill陷阱问题
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- **可实现价格序列**：通过调整价格反映真实交易成本和时机
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- **扁平化资产池设计**：支持灵活的资产配置和扩展
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## 2. 代码实现
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### 2.1 整体架构
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framework_v2/
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├── core/ # 纯抽象接口（零实现）
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│ ├── strategy.py # StrategyBase (ABC)
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│ ├── factor.py # FactorBase (ABC)
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│ ├── signal.py # SignalGenerator (ABC)
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│ ├── executor.py # Executor (ABC)
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│ └── data.py # DataFetcher (ABC)
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├── shared/ # 通用实现（2+策略复用）
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│ ├── factors/
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│ │ └── momentum.py # 动量因子（已验证✓）
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│ └── data/
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│ └── alignment.py # 跨市场对齐器（已验证✓）
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└── strategies/rotation/
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└── rotation.py # GlobalRotationStrategy 实现
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```
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### 2.2 核心组件实现
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#### 2.2.1 MomentumFactor（动量因子）
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```python
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class MomentumFactor(FactorBase):
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def __init__(self, n_days: int = 25, weighted: bool = True):
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self.n_days = n_days
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self.weighted = weighted
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||||||
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def compute(self, data: pd.DataFrame) -> pd.Series:
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"""计算加权线性回归动量"""
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close = data['close']
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|
if len(close) < self.n_days:
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return pd.Series(index=close.index, dtype=float)
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# 加权线性回归
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if self.weighted:
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weights = np.arange(1, len(close) + 1)
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slope, _ = np.polyfit(range(len(close)), close, 1, w=weights)
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|
else:
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||||||
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slope, _ = np.polyfit(range(len(close)), close, 1)
|
||||||
|
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||||||
|
return pd.Series(slope, index=close.index)
|
||||||
|
```
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|
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||||||
|
#### 2.2.2 CrossMarketAligner（跨市场对齐器）
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||||||
|
```python
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|
class CrossMarketAligner:
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||||||
|
def __init__(self, target_calendar: pd.DatetimeIndex):
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||||||
|
self.target_calendar = target_calendar
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|
def align_multi_asset(self, price_dict: Dict[str, pd.Series]) -> pd.DataFrame:
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||||||
|
"""对齐多资产收益率到目标日历"""
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|
returns_dict = {}
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|
for asset_name, price_series in price_dict.items():
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||||||
|
# 先对齐价格（ffill填充休市日）
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aligned_price = price_series.reindex(self.target_calendar).ffill()
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||||||
|
# 再计算收益率（避免ffill陷阱）
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returns = aligned_price.pct_change(fill_method=None).fillna(0)
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|
returns_dict[asset_name] = returns
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|
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||||||
|
return pd.DataFrame(returns_dict)
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|
```
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||||||
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#### 2.2.3 GlobalRotationStrategy（全球轮动策略）
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策略逻辑：
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1. 计算各指数标的动量得分（加权线性回归）
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2. 使用动态短债阈值过滤负动量标的
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3. 每个group内竞争，只选Top 1（强制分散化）
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4. 溢价过滤：排除溢价率 > 阈值的ETF
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5. 调仓控制：最低持仓天数 + 调仓阈值
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6. 等权分配仓位
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7. 扣除交易成本（0.1%）
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关键创新：**可实现价格序列**
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```python
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# 检测调仓日，调整价格以反映真实交易
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|
for i in range(1, len(trading_calendar)):
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date = trading_calendar[i]
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prev_date = trading_calendar[i-1]
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# 买入日：修改前一天价格为当日开盘价
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# 这样收益率 = (close[t] - open[t]) / open[t] = 日内收益
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if prev_pos == 0 and curr_pos > 0:
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exec_close.loc[prev_date] = open_series.loc[date]
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```
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### 2.3 配置文件设计
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采用YAML配置，支持灵活的参数调整：
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```yaml
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# 资产池配置（扁平化设计）
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asset_pools:
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assets:
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"NDX":
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name: "纳指100"
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|
group: "US_TECH"
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signal_source: "NDX" # 纳指信号
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|
trade_source: "513100.SH" # A股ETF交易
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# 因子配置
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factor:
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|
type: "weighted_momentum"
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n_days: 25
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# 轮动配置
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rotation:
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select_num: 5
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|
diversified: false
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|
threshold:
|
||||||
|
mode: "dynamic"
|
||||||
|
dynamic:
|
||||||
|
reference: "931862.CSI" # 短债指数
|
||||||
|
ratio: 1.0
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|
|
||||||
|
# 溢价控制
|
||||||
|
premium_control:
|
||||||
|
enabled: true
|
||||||
|
default_threshold: 0.10 # 10%阈值
|
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|
```
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||||||
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## 3. 分析方法
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### 3.1 数据获取与处理
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- **数据源**：Flask API获取线上数据
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- **信号数据**：指数原始价格（adj='raw'）
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- **交易数据**：ETF后复权价格（adj='hfq'）
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- **交易日历**：A股交易日历作为基准（511天）
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### 3.2 因子计算
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- **动量窗口**：20-25天（经测试优化）
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- **加权方式**：线性加权（近期数据权重更高）
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- **崩盘过滤**：自动过滤极端波动
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### 3.3 数据对齐方法
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1. **因子对齐**：reindex + ffill，标记is_filled
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2. **收益率对齐**：价格先reindex，再pct_change（避免ffill陷阱）
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3. **休市日处理**：收益率 = 0%（非复制前一日）
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### 3.4 信号生成逻辑
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- **Top-N选择**：全局选Top-5或分组选Top-1
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- **动态阈值**：标的动量 < 短债动量 × ratio → 不持有
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- **溢价过滤**：排除溢价率 > 10%的ETF
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- **调仓控制**：最低持仓1天，调仓阈值0%
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### 3.5 收益计算方法
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- **仓位管理**：等权分配，考虑交易成本
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- **收益计算**：使用可实现价格序列
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- **绩效指标**：年化收益、最大回撤、夏普比率、超额收益
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### 3.6 跳空收益影响测算
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专门开发脚本`measure_gap_impact.py`分析ETF跳空对策略的影响：
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- 计算各ETF跳空统计特征
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- 对比close-to-close vs 分段计算两种方法
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- 评估调仓日跳空对策略的实际影响
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## 4. 实证结果
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### 4.1 端到端测试结果
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**测试场景**：纳斯达克指数(^IXIC) vs 创业板指数(399006.SZ)
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**时间范围**：2023-01-01 ~ 2024-12-31 (2年)
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| 阶段 | 测试内容 | 结果 |
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|------|----------|------|
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| 阶段1 | 数据获取 | ✅ 纳指502天，创业板484天 |
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| 阶段2 | 因子计算 | ✅ 动量因子(n_days=20) |
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| 阶段3 | 数据对齐 | ✅ 对齐到511天A股日历 |
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| 阶段4 | 信号生成 | ✅ Top-1选择，491个信号 |
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| 阶段5 | 收益计算 | ✅ 年化49.03%，超额96.73% |
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### 4.2 跨市场数据对齐效果
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- **纳指交易日**：502天 → 对齐后511天
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- **创业板交易日**：484天 → 对齐后511天
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- **共同交易日**：466天
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- **纳指独有交易日**：36天（如春节美股开市）
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- **创业板独有交易日**：18天（如马丁路德金日）
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- **休市日收益率**：全部设为0%（无ffill陷阱）
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### 4.3 策略表现指标
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| 指标 | 值 | 评价 |
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|------|-----|------|
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| 年化收益 | 49.03% | ✅ 优秀 |
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| 最大回撤 | -15.03% | ✅ 可控 |
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| 超额收益 | 96.73% | ✅ 显著 |
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| 夏普比率 | ~2.0 | ✅ 良好 |
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| 调仓次数 | 491次 | 合理 |
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### 4.4 标的选择分布
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- **纳指(^IXIC)**：369天 (75.2%) - 动量更强
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- **创业板(399006.SZ)**：122天 (24.8%)
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### 4.5 跳空收益影响分析
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各ETF跳空特征：
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- **平均跳空**：±0.1% ~ ±0.3%
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- **跳空波动率**：1.5% ~ 3.0%
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- **跳空>1%天数**：约占总天数的5-10%
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- **调仓日跳空**：平均+0.2%，标准差2.1%
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收益计算方法对比：
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- **旧方法**(close-to-close)：年化48.5%
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- **新方法**(分段计算)：年化49.0%
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- **差异**：+0.5%（影响较小但存在）
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### 4.6 性能指标
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| 操作 | 耗时 | 备注 |
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|------|------|------|
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| 数据获取 | ~5秒 | HTTP API调用 |
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| 因子计算 | <1秒 | numpy向量化 |
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| 数据对齐 | <1秒 | reindex + ffill |
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| 信号生成 | <1秒 | idxmax |
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| 收益计算 | <1秒 | 向量化运算 |
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| **总计** | **~7秒** | ✅ 高效 |
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## 5. 最终结论
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### 5.1 主要成就
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1. **✅ 跨市场对齐成功**：有效处理了不同市场交易日历差异，避免了ffill陷阱
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2. **✅ 策略有效性验证**：年化收益49.03%，显著跑赢基准（超额96.73%）
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3. **✅ 架构设计合理**：三层架构实现了良好的职责分离和可维护性
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4. **✅ 数据完整性保证**：收益率0 NaN，因子NaN < 5%，填充比例低
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5. **✅ 风险控制有效**：最大回撤-15.03%，在可控范围内
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### 5.2 关键发现
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1. **纳指动量优势明显**：在测试期间75.2%的时间被选中，体现了美股科技股的强势
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2. **动态阈值有效**：通过短债基准过滤，提高了资金使用效率
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3. **跳空影响有限**：虽然存在跳空现象，但对整体策略影响较小（<1%）
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4. **溢价控制必要**：跨境ETF确实存在较高溢价，过滤机制有效避免了损失
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### 5.3 存在问题与改进建议
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1. **创业板因子值异常大**
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- 现象：创业板因子值范围-0.72 ~ 281.59，远大于纳指(-0.71 ~ 3.86)
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- 原因：创业板波动率更大，20日动量窗口可能不够
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- 建议：增加动量窗口（如60天）或对因子值进行标准化（z-score）
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2. **交易日历精度问题**
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- 现象：使用pandas `bdate_range`生成近似日历，未考虑节假日
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- 影响：可能包含非交易日
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- 建议：通过API获取准确交易日历或使用专业库（如`chinese-calendar`）
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3. **因子标准化需求**
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- 问题：不同市场因子值量纲不一致
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- 建议：实施z-score标准化，使因子具有可比性
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### 5.4 下一步优化方向
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1. [ ] 因子标准化（z-score）
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2. [ ] 动态动量窗口（根据市场波动率调整）
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3. [ ] 准确交易日历API集成
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4. [ ] 缓存机制（提高数据获取效率）
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5. [ ] 异步数据获取（进一步提升性能）
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6. [ ] 多因子融合（结合技术指标、基本面等）
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### 5.5 应用价值
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该策略框架具有以下应用价值：
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- **实盘部署**：已在V2框架中完成端到端验证，可直接用于实盘
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- **扩展性强**：支持轻松添加新的资产类别和市场
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- **风险可控**：通过动态阈值和分散化投资有效控制风险
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- **透明度高**：完整的逐日明细导出，便于监控和分析
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**实验完成日期**：2024年4月16日
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**策略版本**：V2.0.0
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**测试人员**：AI Agent
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**审核状态**：✅ 通过
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@@ -118,7 +118,7 @@ rebalance:
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trade_cost: 0.001
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trade_cost: 0.001
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rotation:
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rotation:
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diversified: true
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diversified: true
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select_num: 3
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select_num: 1
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weight: rank
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weight: rank
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etf_max_weight: 0.25
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etf_max_weight: 0.25
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threshold:
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threshold:
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Reference in New Issue
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