docs: V3轮动策略核心逻辑文档
核心内容： - V2 vs V3核心差异对比表 - 动态阈值机制详解（三层守卫） - 短债双重角色：阈值参考 + 空余仓位填充 - 三步筛选流程：动态阈值 → 类内竞争 → 跨类排序+填充 - 具体示例：正常/危机/极端危机三种场景 - V3关键修复：重复代码计分 + 数据守卫 + 空信号状态保持 - 三次修复历程：74a664d →be8ca02→18bc9b8- V3配置示例与回滚方案 回测绩效： - CAGR: 27.81% - 最大回撤: -24.36% - 夏普: 1.40 - Calmar: 1.14
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# ETF轮动策略核心逻辑 V3
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## 📊 策略概览
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基于**加权动量因子**的跨市场ETF轮动策略，通过量化评分自动选择表现最优的ETF组合进行投资。V3版本核心升级：**动态阈值机制**，以短债动量作为过滤阈值，实现自适应风控——动量低于短债的标的自动排除，空余仓位用短债填充，构建"永不空仓"的防御体系。
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## 🔄 V2 vs V3 核心差异
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| 维度 | V2（固定阈值） | V3（动态阈值） |
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|---|---|---|
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| **阈值来源** | `min_score=0.0` 固定值 | 短债动量 × ratio（每日动态） |
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| **阈值计算** | 常量 0 | `scores['931862.CSI'] × 1.0` |
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| **BOND角色** | 普通候选，参与Top3竞争 | 双重角色：阈值参考 + 空余仓位填充 |
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| **不足3只时** | 返回少于3只（仓位不满） | 用短债填充至3只（满仓保障） |
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| **空信号处理** | 清仓（仓位归零） | 保持旧持仓（状态保持） |
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| **信号格式** | `"NDX,GC=F"` (2只) | `"NDX,931862.CSI,931862.CSI"` (3只，含填充) |
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| **仓位效果** | 2只各50% | NDX 33%, 短债 67%（等权分配） |
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| **防御机制** | 无（纯动量选股） | 短债作为"现金底仓"自动填充 |
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## 🎯 候选池配置
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### 覆盖市场（7大类，11只标的）
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| 大类 (market) | 标的 | 信号源代码 | 交易ETF | 数据来源 |
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|---|---|---|---|---|
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| **A股 (A)** | 创业板指 | 399006.SZ | 159915.SZ | Tushare |
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| **A股 (A)** | 中证红利低波 | H30269.CSI | 512890.SH | Tushare |
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| **美股 (US)** | 纳指100 | NDX | 513100.SH | YFinance |
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| **日本 (JP)** | 日经225 | N225 | 513520.SH | YFinance |
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| **欧洲 (EU)** | 德国DAX | GDAXI | 513030.SH | YFinance |
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| **港股 (HK)** | 恒生指数 | HSI | 159920.SZ | YFinance |
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| **港股 (HK)** | 恒生科技 | HSTECH.HK | 513130.SH | YFinance |
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| **商品 (COMMODITY)** | 黄金 | AU.SHF | 518880.SH | Tushare/期货 |
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| **商品 (COMMODITY)** | 原油 | CL.NYM | 160723.SZ | YFinance |
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| **商品 (COMMODITY)** | 有色金属(铜) | CU.SHF | 159980.SZ | Tushare/期货 |
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| **固收 (BOND)** | 短债指数 | 931862.CSI | 511090.SH | Tushare |
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### ⚠️ V3特殊说明：BOND大类角色转变
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在V3中，短债指数（931862.CSI）不再是普通候选标的，而是承担双重角色：
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1. **角色A：动态阈值参考**
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- 其动量得分决定当日过滤阈值
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- 其他标的得分 < 短债动量 → 自动排除
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2. **角色B：空余仓位填充物**
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- 选出不足3只时，用短债代码填充剩余仓位
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- 确保信号永远为3只标的（满仓保障）
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**关键：BOND大类不参与跨大类竞争**，不会与其他大类冠军一起排名选Top3。
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### 数据范围说明
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- **短债指数数据**：2007-12-31 起（Tushare限制）
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- **2002-2007年策略行为**：退化至V2模式（无动态阈值，无短债填充）
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## 🧮 得分计算逻辑（与V2相同）
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### 因子类型：加权线性回归动量 (weighted_momentum)
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#### 核心公式
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得分 = 年化收益率 × R²
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#### 计算步骤
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1. **取对数收益**：`y = ln(价格序列)`（过去25个交易日）
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2. **构造权重**：`weights = linspace(1, 2, 25)`（近期权重2.0，远期权重1.0，线性递增）
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3. **加权线性回归**：`slope, intercept = polyfit(x, y, 1, w=weights)`
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4. **年化收益率**：`annualized_returns = exp(slope × 250) - 1`
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5. **加权R²**：
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y_pred = slope × x + intercept
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ss_res = Σ(weights × (y - y_pred)²)
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ss_tot = Σ(weights × (y - weighted_mean(y))²)
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R² = 1 - ss_res / ss_tot
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6. **最终得分**：`score = annualized_returns × R²`
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#### 得分含义
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- **正值**：上升趋势，值越大代表趋势越强且越稳定
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- **负值**：下降趋势（会被过滤，不参与选股）
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- **接近0**：无明显趋势或趋势不稳定
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### 崩盘过滤机制
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在得分计算后，对最近3个交易日进行崩盘检测：
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- **条件1**：最近3天中任一天跌幅 > 5%
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- **条件2**：连续3天下跌，且累计跌幅 > 5%
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满足任一条件 → **得分强制清零**，该标的当日不参与选股。
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## 📦 选股逻辑：V3动态阈值分组选股
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### 核心机制：三步筛选
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#### 第一步：动态阈值过滤
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```python
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threshold = 短债动量得分 × ratio # ratio默认1.0
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scores = {k: v for k, v in scores.items() if v >= threshold}
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**阈值退化机制**：
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- 短债无数据（2002-2007） → `threshold = min_score = 0.0`
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- 短债动量 < 0 → `threshold = min_score = 0.0`
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- 短债动量 ≥ 0 → `threshold = 短债动量 × 1.0`
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#### 第二步：类内竞争（BOND不参与）
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每个 `market` 大类只保留得分最高的1只标的（大类冠军），**但BOND大类被排除**：
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A股: 创业板指 vs 红利低波 → 选1只冠军
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港股: 恒生指数 vs 恒生科技 → 选1只冠军
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商品: 黄金 vs 原油 vs 有色金属 → 选1只冠军
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美股/日本/欧洲: 各1只，自动成为冠军
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固收(BOND): ⚠️ 不参与竞争（作为阈值+填充）
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#### 第三步：跨类排序 + 短债填充
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从最多6个大类冠军中（排除BOND），按得分从高到低选 Top 3：
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选出标的 = Top 3 大类冠军
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空余仓位 = 3 - len(选出标的)
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if 空余仓位 > 0 AND 短债有数据:
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用短债代码填充空余仓位（可能重复）
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### 具体示例
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#### 示例1：正常行情（选出3只风险资产）
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某日各标的得分：
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| 大类 | 标的 | 得分 | 动态阈值过滤 | 类内排名 |
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|---|---|---|---|---|
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| BOND | 短债指数 | 0.05 | —（阈值参考） | ⚠️ 不参与 |
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| A | 创业板指 | 2.5 | ✓ > 0.05 | ✓ 冠军 |
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| US | 纳指100 | 4.7 | ✓ > 0.05 | ✓ 冠军 |
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| JP | 日经225 | 3.5 | ✓ > 0.05 | ✓ 冠军 |
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| COMMODITY | 黄金 | 3.1 | ✓ > 0.05 | ✓ 冠军 |
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- 动态阈值 = 0.05（短债得分）
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- 过滤后冠军：纳指100(4.7) > 日经225(3.5) > 黄金(3.1) > 创业板指(2.5)
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- 选 Top 3：**纳指100 + 日经225 + 黄金**（各33%）
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- 空余仓位 = 0 → 无需填充
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- 信号：`"NDX,N225,GC=F"`
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#### 示例2：危机行情（仅选出1只，短债填充2份）
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| 大类 | 标的 | 得分 | 动态阈值过滤 | 类内排名 |
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|---|---|---|---|---|
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| BOND | 短债指数 | 0.02 | —（阈值参考） | ⚠️ 不参与 |
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| A | 创业板指 | -0.5 | ✗ < 0.02 | 过滤 |
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| US | 纳指100 | 0.03 | ✓ > 0.02 | ✓ 冠军 |
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| JP | 日经225 | 0.01 | ✗ < 0.02 | 过滤 |
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| COMMODITY | 黄金 | -0.2 | ✗ < 0.02 | 过滤 |
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- 动态阈值 = 0.02（短债得分）
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- 过滤后冠军：纳指100(0.03)
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- 选出1只：**纳指100**
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- 空余仓位 = 2 → 填充2份短债
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- 信号：`"NDX,931862.CSI,931862.CSI"`
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- 仓位：纳指100 33%，短债 67%（防御主导）
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#### 示例3：极端危机（选出0只，短债填充3份）
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| 大类 | 标的 | 得分 | 动态阈值过滤 |
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|---|---|---|---|
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| BOND | 短债指数 | 0.01 | —（阈值参考） |
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| A | 创业板指 | -0.5 | ✗ < 0.01 |
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| US | 纳指100 | 0.005 | ✗ < 0.01 |
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| JP | 日经225 | -0.3 | ✗ < 0.01 |
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- 动态阈值 = 0.01
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- 过滤后冠军：无（全部低于阈值）
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- 选出0只
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- 空余仓位 = 3 → 填充3份短债
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- 信号：`"931862.CSI,931862.CSI,931862.CSI"`
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- 仓位：100% 短债（全防御模式）
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## ⏱️ 调仓控制（V3增强）
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### 调仓触发条件
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每日检查，同时满足以下条件才触发调仓：
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1. **最低持仓期**：距上次调仓 ≥ 1个交易日（`rebalance_days = 1`）
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2. **得分改善检查**：
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```python
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# V3修复：按实际份数计算得分（支持重复代码）
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old_total = sum(row.get(c, 0) for c in old_codes) # 遍历持仓列表
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new_total = sum(row.get(c, 0) for c in new_codes) # 含重复短债
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if old_total > 0:
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return (new_total / old_total - 1) >= rebalance_threshold
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3. **目标信号处理**：
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- V2：target为空 → 清仓
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- V3：target为空 → **保持旧持仓**（状态保持）
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### V3关键修复：重复代码计分
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当信号中出现 `"NDX,931862.CSI,931862.CSI"` 时：
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- **错误（V2逻辑）**：短债只计一次得分
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- **正确（V3修复）**：短债计两次得分（按实际份数）
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```python
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# 错误（遍历factor_cols做in判断）
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new_total = sum(row[col] for col in factor_cols if col in new_codes)
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# 短债出现2次，但只匹配1次 → 得分被低估
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# 正确（直接遍历持仓列表）
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new_total = sum(row[c] for c in new_codes)
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# 短债出现2次 → 得分正确累加
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### T+1执行机制
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- T日收盘后计算因子得分，生成信号（`signal_raw`）
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- 信号向后移位1天（`shift(1)`）作为T+1日的执行信号
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- **运行时间**：T+1日上午9:00（北京时间），因美股/期货数据凌晨才可用
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### 交易成本
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- **成本率**：0.1%（双边，含佣金+滑点）
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- **扣除方式**：按换手率比例扣除
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- `换手率 = 新增品种数 / 旧持仓品种数`
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- `成本 = 换手率 × 0.1%`
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## 🛡️ V3防御机制详解
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### 动态阈值的三层守卫
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```python
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def _get_dynamic_threshold(scores):
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if not bond_threshold.enabled:
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return min_score # 层1：V2退化
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bond_score = scores.get('931862.CSI', None)
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if bond_score is None or bond_score < 0:
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return min_score # 层2：无数据或负动量
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return bond_score × ratio # 层3：动态阈值
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```
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### 短债填充的数据守卫
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```python
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def _grouped_selection(scores, bond_has_data):
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# 类内竞争（排除BOND）
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...
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# 空余仓位填充
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if fill_bond AND bond_code AND bond_has_data:
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# 只在短债有数据时填充
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# 2002-2007年无数据 → 不填充
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for _ in range(n_bond_slots):
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selected.append(bond_code)
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```
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### 空信号状态保持
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```python
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def _apply_rebalance_control(daily_target):
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for target in daily_target:
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if not target:
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# V3：保持当前持仓不变
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# V2：清仓（current_held = ''）
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pass # 不更新current_held
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**为什么V3这样做？**
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- 有短债数据时，target永远不会为空（会被填充）
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- target为空仅发生在2002-2007无短债数据期
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- 保持旧持仓 = 用最近有效信号继续执行，比突然清仓更平滑
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## 📈 回测绩效（2002-01 ~ 2026-05）
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### V2 vs V3 全周期对比
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| 指标 | V2（固定阈值） | V3（动态阈值） | 差异 |
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|---|---|---|---|
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| **累计收益** | — | 39,380% | — |
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| **CAGR** | — | 27.81% | — |
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| **夏普比率** | — | 1.40 | — |
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| **最大回撤** | — | -24.36% | — |
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| **Calmar** | — | 1.14 | — |
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| **最大回撤区间** | — | 2015-05~2016-06 | — |
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### V3持仓特征分析
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| 持仓状态 | 占比 | 说明 |
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|---|---|---|
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| 3只风险资产 | 71.6% | 正常行情，短债不参与 |
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| 1只风险+2只短债 | 12.2% | 部分防御，短债填充2份 |
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| 2只风险+1只短债 | 12.0% | 轻度防御，短债填充1份 |
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| 3只短债 | 4.5% | 全防御模式 |
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| 不足3只 | <1% | 仅2002-2007无数据期 |
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## 📋 策略特点总结
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### V1 → V2 → V3演进对比
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| 维度 | V1配置 | V2配置 | V3配置 |
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|---|---|---|---|
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| **候选池** | 22只（A股为主） | 11只（全球7大类） | 11只（BOND角色转变） |
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| **因子类型** | slope_r2 | weighted_momentum | weighted_momentum |
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| **崩盘过滤** | 无 | 3天跌>5%清零 | 3天跌>5%清零 |
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| **持仓数量** | 5只（等权20%） | 3只（等权33%） | 3只（含短债填充） |
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| **选股模式** | 纯Top N | 跨大类分散化 | 动态阈值+短债填充 |
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| **阈值类型** | 固定min_score=0 | 固定min_score=0 | **动态阈值（短债动量）** |
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| **空信号处理** | 清仓 | 清仓 | **保持旧持仓** |
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| **防御机制** | 无 | 无 | **短债自动填充** |
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| **数据源** | Tushare+YFinance+CCXT | Tushare+YFinance | Tushare+YFinance |
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| **基准指数** | 沪深300 | 沪深300 | 沨深300 |
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## 💡 V3核心优势
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1. **自适应风控**：短债动量作为动态阈值，危机时刻自动收紧过滤标准
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2. **永不空仓**：空余仓位用短债填充，避免"持币观望"的机会成本
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3. **平滑过渡**：空信号保持旧持仓，避免突然清仓的冲击
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4. **满仓保障**：信号永远为3只标的，仓位分配更稳定
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5. **防御主导**：危机时刻短债占比可达67%~100%，有效控制回撤
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6. **数据退化**：2002-2007无短债数据时正确退化为V2行为
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## 📝 V3配置示例
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```yaml
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# strategies/rotation/config.yaml
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# ==================== 轮动参数 ====================
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select_num: 3
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diversified: true
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# V3: 动态阈值配置（替代固定 min_score: 0.0）
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bond_threshold:
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enabled: true # true=V3动态阈值, false=退化为V2固定阈值
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bond_code: "931862.CSI" # 阈值参考标的（短债指数）
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ratio: 1.0 # 阈值 = 短债动量 × ratio
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fill_bond: true # 选出不足select_num只时，用短债填充空余仓位
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# 保留 min_score 作为 fallback
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min_score: 0.0
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# ==================== 调仓控制 ====================
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rebalance_days: 1
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rebalance_threshold: 0.0
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trade_cost: 0.001
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```
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## 🔄 V3回滚方案
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如需回退至V2行为，只需修改一行配置：
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```yaml
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bond_threshold:
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enabled: false # 关闭动态阈值
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```
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代码自动退化：
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- `_get_dynamic_threshold` 返回 `min_score = 0.0`
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- `_grouped_selection` 中BOND排除逻辑不生效
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- `_apply_rebalance_control` 空信号仍保持旧持仓（可额外修改）
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## 🐛 V3修复历程
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### 三次关键修复
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| 版本 | Commit | 修复内容 | 效果 |
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| V3落地 | `74a664d` | 初始实现动态阈值 | 净值292，回撤-27% |
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| 首次修复 | `be8ca02` | 根因1+根因2（部分） | 净值334，回撤**-32%** |
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| 最终修复 | `18bc9b8` | 根因2子问题+根因3 | 净值395，回撤**-24%** |
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### 三个根因详解
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| 根因 | 问题 | 修复 | 影响 |
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| **根因1** | `_check_rebalance`重复代码只计一次得分 | 直接遍历持仓列表 | 278天应防御未切 |
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| **根因2子问题** | bond无数据（2002-2007）时错误填充 | 添加`bond_has_data`守卫 | 2002年异常回撤 |
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| **根因3** | 空target时清仓导致错过反弹 | 保持旧持仓（`pass`） | 2002年回撤加深 |
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*文档版本：V3.0*
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*更新时间：2026-05-19*
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*对应配置：strategies/rotation/config.yaml*
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*关键Commit：`18bc9b8`*
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