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docs(experiments): 添加2001年收益深度分析章节
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从四个维度分析2001年-41.1%收益的根因：
1. 策略原理层面：
- 短期动量陷阱（25天窗口在长期下跌中产生噪音信号）
- 分散化选股约束（必须从US/HK/EU/JP选Top3）
- 空仓机制触发条件（所有标的动量<0才触发）
2. 信号分布分析：
- 空仓31天(9.9%)，部分生效但触发时机不理想
- 股票持仓占比过高(NDX+HSI+GDAXI+N225≈167%)
- 商品持仓不足(GC=F仅30.6%)
3. 大跌月份持仓分析：
- 2月(-18%): HSI持仓87.5%，空仓仅8.3%
- 3月(-18.2%): GC=F持仓57.7%，空仓19.2%
4. 宏观市场环境：
- 互联网泡沫破裂(2000-2002)
- 911事件冲击
- 缺乏债券等防御资产
改进建议：
- 增加长期动量过滤(60/120天)
- 放松分散化约束
- 增加止损机制
- 回测起点后移至2005年
2026-05-16 20:57:40 +08:00
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docs(experiments): 轮动策略改进版回测分析报告
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新增改进版策略分析报告，展示空仓机制和大类冠军二次过滤后的表现：
核心内容：
- 策略改进说明：空仓机制、大类冠军二次过滤、min_score配置化
- 版本对比分析：累计收益+2708%、最大回撤改善10.8%
- 月度收益详细表格：2000-2026年完整数据
- 空仓天数统计：131天(1.6%)，集中在2000-2002年
关键对比：
| 指标 | 原版 | 改进版 | 改善 |
|------|------|--------|------|
| 累计收益 | 11872% | 14580% | +2708% |
| 最大回撤 | -71.9% | -61.1% | +10.8% |
| 空仓天数 | 4天 | 131天 | +127天 |
2026-05-16 20:49:23 +08:00
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docs: 更新回测分析报告反映空仓机制优化效果
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主要更新内容：
- 回测概况：累计收益14580%（+2708%），年化25.2%，最大回撤-61.1%（改善10.8%）
- 年度收益：2000年-8.3%（改善17.7%），2001年-41.1%（改善7.6%）
- 回撤分析：新增空仓机制效果说明，低点净值从0.34提升至0.48
- 策略特点：新增空仓机制优势，已实现改进与待优化建议分离
2026-05-16 11:49:40 +08:00
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test(premium): add ETF溢价率计算验证脚本及校验报告
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新增验证脚本 tests/verify_premium_calculation.py，支持批量验证config.yaml中所有ETF
验证结果：
- 11只ETF全部验证通过，溢价率计算与集思录完全一致
- 动态匹配原则正确：优先当天净值，不存在时用T-1净值
- 净值日期规则验证：
- A股/港股/商品/债券/日本QDII：当天净值
- 美股QDII/欧洲QDII/原油QDII：T-1净值
相关文档：
- ETF溢价率官方定义调研报告.md
- ETF溢价率计算校验报告.md
2026-05-16 10:24:28 +08:00
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docs: 月度收益表格增加年收益列
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修改内容:
- 表格新增年收益列，直观展示各年度整体表现
- 年收益超过50%或跌幅超过20%用粗体标注
- 高亮年份: 2000(-26%), 2001(-48.7%), 2007(136.7%), 2008(-22.5%), 2024(82.1%)
2026-05-16 01:32:36 +08:00
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docs: 轮动策略回测分析报告（2000-2026）
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内容:
- 年度收益汇总（26年完整数据）
- 月度收益详细表格（317个月）
- 4次重大回撤分析（互联网泡沫、金融危机、A股调整、新冠疫情）
- 策略特点总结与改进建议
2026-05-16 01:28:29 +08:00
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docs: 仓位分配逻辑修改分析文档
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- 记录动态权重vs固定仓位逻辑对比
- 分析收益下降原因(4479%→1678%)
- 说明固定仓位设计意义与改进方向
2026-05-16 00:31:14 +08:00
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test(experiments): add France CAC40 and SEA ETF experiments
...
- Add France CAC40 market test (004)
- Add SEA ETF limited test (005)
- Add France in EU category test (006)
- Update experiment README with new results
- Modify emerging market test description
2026-05-06 22:23:12 +08:00
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experiment(rotation): 添加新兴市场大类（印度）影响验证
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实验设计：
- A组：当前7大类配置（无新兴市场）
- B组：添加印度作为第8大类（EM = Emerging Market）
- 标的：^NSEI → 164824.SZ（工银瑞信印度市场LOF）
实验结果：
├─ 大类数量: 7 → 8 (+1) ✓ 跨类分散提升
├─ 累计收益: 1467.35% → 1261.83% (-205.52%)
├─ CAGR: 48.10% → 45.16% (-2.94%)
├─ Sharpe: 2.21 → 2.09 (-0.11)
├─ 日胜率: 56.45% → 57.25% (+0.80%) ✓
└─ 调仓次数: 459 → 451 (-8)
核心发现：
1. 大类数量增加确实提升跨类分散
2. 但收益反而下降205%（与预期相反）
3. 印度LOF流动性不足（日均~3000万）
4. 印度动量信号不如主流市场强
5. Top3权重被印度占用，错过其他机会
重要结论：添加新大类 ≠ 必然提升收益
- 标的本身表现能力比大类归属更重要
- 流动性、动量信号强度是关键因素
与001实验对比：
- 001（同大类添加）：大类不变 → 收益-291%
- 003（新大类添加）：大类+1 → 收益-205%
→ 标的质量比大类数量更重要
策略建议：
- 暂不添加印度（LOF流动性不足）
- 可测试东南亚科技ETF（513730.SH）
新增文件：
- tests/experiments/ab_test_emerging_market.py
- docs/experiments/003_emerging_market_india.md
2026-05-06 20:55:54 +08:00
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experiment(rotation): 同大类扩充与纳指vs标普替换对比实验
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技术修复：
- SOCKS5代理IPv6问题：socks5:// → socks5h:// (hybrid_source.py, yfinance_source.py)
目录整理：
- scripts/ → 仅保留策略入口(daily_scheduler, run_rotation, run_cci_screener)
- 实验脚本移至 tests/experiments/
- 工具脚本移至 tests/utils/
- 实验记录新增 docs/experiments/
- results/ 添加到 gitignore
实验结果：
实验001 - 同大类扩充（添加标普500）：
├─ 累计收益: 1467.35% → 1176.26% (-291%)
├─ CAGR: 48.10% → 43.82% (-4.28%)
├─ 调仓次数: 459 → 501 (+42次)
└─ 结论: 添加同大类标的不增加跨类分散，反而侵蚀收益
实验002 - 纳指vs标普替换对比：
├─ 累计收益: 1467.35% → 1118.77% (-348%)
├─ CAGR: 48.10% → 42.87% (-5.22%)
├─ Sharpe: 2.21 → 2.08 (-0.13)
├─ MaxDD: -17.33% → -15.14% (+2.18%)
└─ 结论: 纳指100优于标普500，成长风格更适合动量策略
策略建议：
- 保持纳指100作为美股大类代表
- 不添加同大类新标的（避免类内切换成本）
- 新增标的应优先考虑新大类（增加跨类分散）
2026-05-06 20:43:38 +08:00
