- 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
- 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
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
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）
