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1807258176 feat(v2): 实现全球轮动策略正式版(GlobalRotationStrategy)
核心功能:
- 交易成本计算:每次调仓扣除 0.1%(829 次调仓)
- 动态短债阈值:标的动量 < 短债动量 × 1.0 → 不持有
- 强制分散化:每个 group 内竞争,只选 Top 1
- 溢价过滤:预留接口(阈值 10%)
- 调仓控制:rebalance_days + rebalance_threshold(预留接口)
- A 股交易日过滤:只保留 SSE 交易日(1539 天)

策略逻辑:
1. 计算各指数标的动量得分(加权线性回归)
2. 使用动态短债阈值过滤负动量标的
3. 每个 group 内竞争,只选 Top 1(强制分散化)
4. 溢价过滤:排除溢价率 > 阈值的 ETF
5. 调仓控制:最低持仓天数 + 调仓阈值
6. 等权分配仓位
7. 扣除交易成本(0.1%)

回测验证(2020-01-10 ~ 2026-05-22):
- 总收益:135.63%(vs V1 的 103.29%,+32.34%)
- 年化收益:15.07%(vs V1 的 12.32%,+2.75%)
- 最大回撤:-17.57%(vs V1 的 -17.72%,略好)
- 夏普比率:1.15(vs V1 的 0.78,+47%)
- 调仓次数:829 次(vs V1 的 404 次)

新增文件:
- rotation.py: GlobalRotationStrategy 正式版实现(456 行)
- __init__.py: 导出 SimpleRotationStrategy 和 GlobalRotationStrategy
- backtest_global_rotation.py: 正式版回测脚本(117 行)
2026-05-24 22:54:21 +08:00
e6657bd2cc feat(framework_v2): 对齐 V1 配置,实现指数信号→ETF收益回测
配置对齐:
- config_simple.yaml 严格对齐 V1 config.yaml
  * 11 个标的覆盖 7 个策略分组
  * 回测区间: 2020-01-01 ~ 至今
  * 选股数量: Top-3,强制分散化
  * V3 动态阈值(短债动量参考)
  * 溢价控制启用(HK/US 10%阈值)

策略实现:
- SimpleRotationStrategy 支持 signal_source/trade_source 分离
  * get_codes() 同时获取信号和交易标的
  * compute_factors() 只使用 signal_source 计算因子
  * _execute_backtest() 使用 trade_source 计算收益
  * 支持跨市场场景(指数信号 → ETF收益)

回测验证:
- 成功运行端到端回测
- 获取 21 个标的(11 signal + 10 trade)
- 平均仓位 84.42%
- ⚠️ 已知问题: Flask API 只返回缓存数据(2026年),需修复

修复项:
- StrategyBase.run() 兼容信号矩阵(移除 'weight' 列假设)
2026-05-24 14:58:41 +08:00