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实验记录 002: 纳指100 vs 标普500 替换对比

实验信息

项目	内容
实验编号	002
实验日期	2026-05-06
实验类型	A/B对比测试（替换场景）
研究问题	将美股大类代表从纳指100替换为标普500后的绩效变化

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1. 实验背景

与001实验的区别

实验	操作	类内竞争	标的数量
001	添加标普500	有（纳指vs标普）	11→12
002	替换纳指为标普	无	11→11

002实验聚焦：评估标的特性变化对策略绩效的影响（无类内切换干扰）

理论假设

纳指100 (NDX)：
├─ 成分股：100只科技龙头
├─ 风格：纯成长、高波动
├─ 动量特性：趋势强、涨跌幅大
└─ 与动量策略匹配度：高

标普500 (SPX)：
├─ 成分股：500只大盘股
├─ 风格：价值+成长混合、中波动
├─ 动量特性：趋势相对平缓
└─ 与动量策略匹配度：中

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2. 实验设计

A/B组配置

组别	美股大类标的	其他大类
A组（对照组）	纳指100 (NDX) → 513100.SH	A股2、港股2、日本1、欧洲1、商品3、固收1
B组（实验组）	标普500 (SPX) → 513500.SH	同A组

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3. 回测结果

绩效对比

指标	A组（纳指100）	B组（标普500）	差异
美股标的	纳指100	标普500	替换
累计收益	1467.35%	1118.77%	-348.58%
CAGR	48.10%	42.87%	-5.22%
Sharpe	2.21	2.08	-0.13
MaxDD	-17.33%	-15.14%	+2.18% ✓
Calmar	2.78	2.83	+0.06
日胜率	56.45%	56.22%	-0.23%
调仓次数	459次	475次	+16次

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4. 关键发现

发现1：纳指100累计收益显著更高

差距分析：
├─ 累计收益差距：348.58%
├─ CAGR差距：5.22%
└─ 原因：纳指100成长性强，动量信号更明显

发现2：标普500回撤控制更好

风险指标：
├─ MaxDD改善：2.18%（标普更稳定）
├─ Calmar略优：+0.06
└─ 原因：标普500波动率更低，成分股更多元

发现3：纳指100风险调整收益更优

Sharpe对比：
├─ 纳指100：2.21
├─ 标普500：2.08
└─ 纳指虽波动大，但收益补偿足够

发现4：调仓次数差异不大

替换场景（无类内竞争）：
├─ 调仓次数差：仅+16次（vs 001实验+42次）
└─ 证明：替换比添加更稳定

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5. 实验结论

核心结论

维度	结论
收益能力	纳指100 显著优于 标普500 (+348%)
风险控制	标普500 略优于 纳指100 (+2.18%)
风险调整收益	纳指100 优于 标普500 (Sharpe +0.13)
综合评价	保持纳指100

策略建议

当前策略建议：保持纳指100作为美股大类代表

理由：
1. 动量策略本质是捕捉强趋势
2. 纳指100成长股特性使其动量信号更强
3. 累计收益差距显著（1467% vs 1118%）
4. 标普500虽更稳定，但牺牲收益太大

例外情况（可能考虑标普500）：
├─ 风险偏好极低，优先回撤控制
├─ 牛市末期或市场不确定性高时
└─ 需要降低组合整体波动率

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6. 与001实验对比

实验	操作	收益变化	调仓变化
001（添加）	纳指 + 标普	-291%	+42次
002（替换）	纳指 → 标普	-348%	+16次

洞察：

• 替换场景调仓更稳定（+16 vs +42）
• 但收益损失更大（无纳指成长性补偿）

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7. 相关文件

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

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8. 后续研究方向

1. 纳指100 vs 其他美股成长指数：如罗素1000成长、MSCI美国成长
2. 不同市场周期表现：牛市、熊市分别测试纳指和标普效果
3. 动态切换机制：根据市场状态动态选择纳指或标普

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实验记录版本: v1.0 最后更新: 2026-05-06