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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
实验记录索引
本目录用于保存 ETF 轮动策略研究中的有洞察的实验结果。
实验列表
| 编号 | 实验名称 | 日期 | 类型 | 核心发现 |
|---|---|---|---|---|
| 001 | 同大类扩充对轮动策略的影响 | 2026-05-06 | A/B测试 | 添加同大类标的不增加跨类分散，反而因切换成本侵蚀收益 |
| 002 | 纳指100 vs 标普500替换对比 | 2026-05-06 | A/B测试 | 纳指100优于标普500（收益+348%，Sharpe+0.13），成长风格更适合动量 |
| 003 | 添加新兴市场大类（印度） | 2026-05-06 | A/B测试 | 新大类≠必然提升收益，标的本身表现能力更重要（收益-205%） |
文档命名规范
格式: {编号}_{实验主题}.md
示例:
- 001_same_category_expansion_ab_test.md # 同大类扩充实验
- 002_new_category_diversification.md # 新大类分散化实验
- 003_rebalance_threshold_tuning.md # 调仓阈值调优实验
实验文档模板
每个实验文档应包含以下章节：
- 实验信息 - 编号、日期、类型、研究问题
- 实验背景 - 理论假设、研究动机
- 实验设计 - A/B组配置、关键变量
- 回测结果 - 数据、绩效对比表格
- 关键发现 - 核心洞察、数据支撑
- 实验结论 - 假设验证结果、策略建议
- 技术修复记录 - 实验过程中发现的技术问题
- 相关文件 - 脚本、数据文件引用
- 后续研究方向 - 待探索的问题
目录创建日期: 2026-05-06