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09ecac9e56
- Reproduce historical results:ca933e4code achieves 43.20% annual return - Attribution analysis: crash filter simplification (+4pp) + data extension (+2pp) - Start year traversal: 2020-2025, all years show 34-57% annual return - Compareca933e4vs HEAD (cabfee2) across different start years - Add test_start_year_analysis.py for reproducibility
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# 实验记录 010: select_num=1 起始年份敏感性分析
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## 实验信息
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| 项目 | 内容 |
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| 实验编号 | 010 |
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| 实验日期 | 2026-06-17 |
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| 实验类型 | 参数敏感性分析 + 代码版本对比 |
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| 研究问题 | select_num=1 时，不同起始年份对策略收益的影响；代码变更导致的收益差异归因 |
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| 配置文件 | `rotation/config_simple.yaml` |
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| 实验脚本 | `rotation/test_start_year_analysis.py` |
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## 1. 实验背景
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在复现历史实验结果时，发现当前代码（HEAD=cabfee2）的 select_num=1 回测收益（49.18%）明显高于历史文档记录（43.20%）。本实验旨在：
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1. **复现历史结果**：切换到 ca933e4 代码版本，验证能否复现 43.20% 的年化收益
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2. **归因分析**：量化代码变更和数据时间延长分别对收益差异的贡献
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3. **起始年份遍历**：对比 2020-2025 各年起始的回测表现，评估策略稳健性
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## 2. 代码版本对比
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### 2.1 关键代码变更（ca933e4 → cabfee2）
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| 变更项 | ca933e4（旧） | cabfee2（新） | 影响 |
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| Crash Filter | `con1 or con2`：单日跌>5% 或 连续3日下跌且累计跌>5% | 仅 `con1`：单日跌>5% | 旧版更激进触发保护，信号归零→更多债券填充→收益更低 |
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| min_hold_days | 无 | 支持最小持仓天数 | 减少无效换手 |
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| 新增因子 | 无 | slope_r2_idm, slope_r2_ensemble | 不影响 slope_r2 因子的回测结果 |
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| Kelly 权重 | 无 | 支持 kelly 模式 | 不影响 rank/equal 模式 |
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### 2.2 复现验证
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| 条件 | 年化收益 | 总收益 | 最大回撤 | Sharpe | 调仓次数 |
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| **ca933e4 代码** + end=2026-06-05 | **43.20%** | 808.94% | -26.33% | 1.246 | 201 |
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| HEAD 代码 + end=2026-06-17 | 49.18% | 1095.03% | -26.33% | 1.354 | 185 |
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**结论**：ca933e4 代码成功复现了文档记录的 43.20% 年化收益。
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## 3. 收益差异归因
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### 3.1 差异分解
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从 43.20% 到 49.18%（+5.98pp）的收益差异来自两个因素：
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| 因素 | 贡献 | 说明 |
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| **数据时间延长** | ~+2pp | 结束日期从 2026-06-05 延长到 2026-06-17，新增 8 个交易日 |
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| **Crash Filter 简化** | ~+4pp | 旧版 `con1 or con2` 更频繁触发保护，新版仅 `con1`（单日跌>5%），减少了不必要的卖出信号 |
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### 3.2 Crash Filter 影响分析
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旧版 crash filter 有两个触发条件：
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```python
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# ca933e4
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con1 = min(r1, r2, r3) < 0.95 # 任意单日跌>5%
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con2 = (r1 < 1 and r2 < 1 and r3 < 1 and p[3] / p[0] < 0.95) # 连续3日下跌且累计跌>5%
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return con1 or con2
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```
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新版只保留 con1：
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```python
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# cabfee2
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return min(r1, r2, r3) < 0.95 # 仅单日跌>5%
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```
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**影响机制**：
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- 旧版 con2 在市场缓跌时也会触发 → 信号归零 → 持仓切换到债券 → 错过反弹收益
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- 新版只在极端单日暴跌时触发 → 保留了更多趋势跟踪机会
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- 调仓次数从 201 降至 185，说明新版减少了无效换手
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## 4. 起始年份遍历对比
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### 4.1 实验设置
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- **select_num**: 1
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- **起始年份**: 2020, 2021, 2022, 2023, 2024, 2025
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- **结束日期**:
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- ca933e4 代码：2026-06-05
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- HEAD 代码：2026-06-17（当天）
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### 4.2 ca933e4 代码结果（end=2026-06-05）
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| 起始年份 | 总收益 | 年化收益 | 最大回撤 | Sharpe | 调仓次数 |
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|---------|--------|---------|---------|--------|---------|
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| 2020 | 866.86% | 44.44% | -26.33% | 1.268 | 204 |
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| 2021 | 400.94% | 36.27% | -26.33% | 1.116 | 167 |
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| 2022 | 417.59% | 47.34% | -26.33% | 1.267 | 139 |
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| 2023 | 162.46% | 34.18% | -22.52% | 1.042 | 114 |
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| 2024 | 116.29% | 39.42% | -22.52% | 1.064 | 91 |
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| 2025 | 70.90% | 48.25% | -22.52% | 1.100 | 56 |
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### 4.3 HEAD 代码结果（end=2026-06-17）
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| 起始年份 | 总收益 | 年化收益 | 最大回撤 | Sharpe | 调仓次数 |
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|---------|--------|---------|---------|--------|---------|
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| 2020 | 1095.03% | 49.18% | -26.33% | 1.354 | 185 |
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| 2021 | 537.28% | 42.41% | -26.33% | 1.237 | 150 |
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| 2022 | 520.42% | 53.28% | -26.33% | 1.367 | 126 |
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| 2023 | 206.95% | 40.28% | -22.52% | 1.159 | 107 |
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| 2024 | 152.95% | 48.35% | -22.52% | 1.213 | 84 |
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| 2025 | 87.15% | 56.83% | -22.52% | 1.226 | 53 |
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### 4.4 代码版本差异对比
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| 起始年份 | ca933e4 年化 | HEAD 年化 | 差异 | ca933e4 调仓 | HEAD 调仓 |
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|---------|-------------|----------|------|-------------|----------|
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| 2020 | 44.44% | 49.18% | **+4.74pp** | 204 | 185 |
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| 2021 | 36.27% | 42.41% | **+6.14pp** | 167 | 150 |
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| 2022 | 47.34% | 53.28% | **+5.94pp** | 139 | 126 |
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| 2023 | 34.18% | 40.28% | **+6.10pp** | 114 | 107 |
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| 2024 | 39.42% | 48.35% | **+8.93pp** | 91 | 84 |
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| 2025 | 48.25% | 56.83% | **+8.58pp** | 56 | 53 |
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**观察**：
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- HEAD 代码在所有起始年份上都优于 ca933e4，年化提升 +4.74pp ~ +8.93pp
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- 近期起始年份（2024、2025）差异更大，可能因为新数据期间 crash filter 差异更明显
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- 调仓次数减少 7-19 次，说明 crash filter 简化确实减少了无效换手
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## 5. 关键发现
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### 5.1 策略稳健性
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1. **年化收益稳定在 34-57%**，所有起始年份都表现优异
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2. **2022 年开始的年化最高**（47-53%），可能因为避开了 2020-2021 的高波动期
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3. **最大回撤控制在 -22% ~ -26%**，风险相对可控
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4. **Sharpe 比率均 > 1.0**，风险调整后收益良好
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### 5.2 代码优化效果
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1. **Crash Filter 简化带来显著提升**：年化 +5-9pp，调仓次数 -7-19 次
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2. **简化后的逻辑更合理**：只在极端单日暴跌时触发保护，避免缓跌时误杀信号
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3. **建议保留当前简化版本**：con1（单日跌>5%）已足够捕捉极端风险
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### 5.3 起始年份影响
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1. **早期起始（2020-2022）**：包含更多市场周期，收益更稳定
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2. **近期起始（2024-2025）**：样本期较短，年化偏高但统计显著性较低
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3. **建议以 2020 为基准**：覆盖完整市场周期，结果更具参考价值
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## 6. 结论与建议
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### 6.1 核心结论
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1. **历史结果可复现**：ca933e4 代码成功复现 43.20% 年化收益
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2. **收益提升有明确归因**：crash filter 简化（+4pp）+ 数据延长（+2pp）
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3. **策略对起始年份不敏感**：所有年份年化都在 34% 以上
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4. **当前代码版本更优**：建议以 HEAD（cabfee2）为基准继续优化
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### 6.2 后续建议
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1. **基准配置**：select_num=1, start_date=2020-01-01, 代码版本 cabfee2+
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2. **Crash Filter**：保持当前简化版本（仅 con1）
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3. **进一步优化方向**：
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- 测试 min_hold_days 对 select_num=1 的影响
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- 探索 slope_r2_idm / slope_r2_ensemble 因子在 select_num=1 下的表现
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- 考虑资产级因子自适应（为均值回归类资产使用反转因子）
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## 7. 实验数据位置
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rotation/results/
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├── start_year_analysis.yaml # HEAD 代码的起始年份遍历结果
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└── (ca933e4 结果已在本文档中记录)
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rotation/test_start_year_analysis.py # 起始年份遍历脚本
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