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实验记录 003: 添加新兴市场大类（印度）的影响

实验信息

项目	内容
实验编号	003
实验日期	2026-05-06
实验类型	A/B对比测试（新大类添加）
研究问题	添加印度作为新兴市场新大类对策略绩效的影响

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1. 实验背景

与001、002实验的关系

实验	操作类型	大类变化	标的数量变化
001	同大类添加（标普500）	0（美股还是1只）	11→12
002	同大类替换（标普换纳指）	0（美股还是1只）	11→11
003	新大类添加（印度）	+1（新增EM大类）	11→12

003实验核心问题：验证添加新大类是否真正提升跨类分散效果

理论预期

添加新大类的预期效果：
├─ 跨类分散提升（大类数量从7→8）
├─ Top3候选池扩大（更多大类冠军可选）
├─ 收益可能提升或保持稳定
└─ Sharpe可能改善（分散降低风险）

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2. 实验设计

新兴市场标的选择

A股场内可交易的新兴市场标的：

代码	名称	类型	流动性
164824.SZ	工银瑞信印度市场LOF	LOF	日均~3000万
520580.SH	新兴亚洲ETF招商	ETF	日均~7000万
513730.SH	东南亚科技ETF华泰柏瑞	ETF	新上市

选择印度LOF（164824.SZ）进行测试：

• 信号源：^NSEI（印度Nifty50指数）
• ETF：164824.SZ（工银瑞信印度市场LOF）
• 大类标记：EM（Emerging Market）

A/B组配置

组别	大类数量	新兴市场
A组（对照组）	7大类	无
B组（实验组）	8大类	印度（^NSEI → 164824.SZ）

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3. 回测结果

绩效对比

指标	A组（无新兴）	B组（有印度）	差异
大类数量	7	8	+1 ✓
累计收益	1467.35%	1261.83%	-205.52%
CAGR	48.10%	45.16%	-2.94%
Sharpe	2.21	2.09	-0.11
MaxDD	-17.33%	-17.33%	+0.00%
Calmar	2.78	2.61	-0.17
日胜率	56.45%	57.25%	+0.80% ✓
调仓次数	459次	451次	-8

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4. 关键发现

发现1：大类数量确实增加

大类变化：
├─ A组：A(2)、HK(2)、US(1)、JP(1)、EU(1)、COMMODITY(3)、BOND(1) = 7大类
├─ B组：新增EM(1) = 8大类
└─ 跨类分散确实提升 ✓

发现2：但收益反而下降

收益变化：
├─ 累计收益下降205.52%
├─ CAGR下降2.94%
├─ Sharpe下降0.11
└─ 与预期相反！

发现3：日胜率略有提升

正面指标：
├─ 日胜率提升0.80%
├─ 调仓次数减少8次
└─ 说明：印度可能降低了激进调仓频率

发现4：问题根因分析

收益下降的可能原因：

1. LOF流动性问题
   ├─ 164824.SZ日均成交额仅~3000万
   ├─ 买卖价差较大，实际执行成本高
   └─ 溢价/折价导致价格偏离指数

2. 印度动量信号较弱
   ├─ 印度Nifty50走势相对平稳
   ├─ 动量因子得分不如纳指、日经等主流市场
   └─ 选入Top3后反而拖累组合收益

3. Top3权重被占用
   ├─ 印度成为大类冠军后进入Top3候选池
   ├─ 占用了本应属于其他强动量标的的权重
   └─ 导致错过其他市场的机会

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5. 实验结论

核心结论

假设	实证结果
新大类增加跨类分散	✓ 验证通过（+1大类）
新大类提升收益	✗ 验证失败（-205%）
新大类改善Sharpe	✗ 验证失败（-0.11）

重要发现

添加新大类 ≠ 必然提升绩效

关键因素：
├─ 标的本身的表现能力（动量信号强度）
├─ 标的流动性（实际执行成本）
├─ 新大类是否与现有大类低相关
└─ 新大类是否有机会成为Top3候选

策略建议

当前建议：暂不添加印度

原因：
1. LOF流动性不足（日均仅~3000万）
2. 印度动量信号不如主流市场强
3. 虽然跨类分散提升了，但收益下降205%
4. Top3权重被印度占用，错过其他机会

替代方案：
├─ 测试东南亚科技ETF（513730.SH）
│   → 真正的场内ETF，流动性更好
├─ 等待印度主题ETF上市后再测试
└─ 测试其他新兴市场（如越南、沙特）

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6. 与001实验对比

实验	操作	大类变化	收益变化	核心结论
001	同大类添加标普500	0	-291%	同大类添加不增加分散
003	新大类添加印度	+1	-205%	新大类添加 ≠ 必然提升收益

关键洞察：

• 001：大类不变 → 分散不变 → 收益下降（切换成本）
• 003：大类增加 → 分散提升 → 但收益仍下降（标的本身问题）

共同结论：标的本身的表现能力比大类归属更重要

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7. 相关文件

文件	说明
tests/experiments/ab_test_emerging_market.py	A/B测试脚本
results/ab_test_emerging_market.csv	测试结果数据

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8. 后续研究方向

1. 测试其他新兴市场标的：东南亚科技ETF（513730.SH）流动性更好
2. 印度LOF流动性改善后重新测试：观察日均成交额提升后的表现
3. 标的质量评估机制：在选择新大类前，先评估标的本身的表现能力

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9. 技术记录

YFinance印度指数代码

印度Nifty50指数在YFinance中需要使用 ^NSEI 格式（带^前缀）：

# 错误（404 Not Found）
code = "NSEI"

# 正确
code = "^NSEI"

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实验记录版本: v1.0 最后更新: 2026-05-06