aszerW
2829f80427
消除回测前视偏差(Look-Ahead Bias)： - 新增 ETFDataCache 本地缓存系统，预下载全量ETF（含已退市）基础信息和日线数据 - 改造 ETFUniverseBuilder 支持纯历史模式，每个时间点只使用当时可获得的数据 - 动量.py 新增 dynamic 模式，回测中每60交易日动态重建ETF候选池 - momentum_experiment.py 同步支持动态重建 - 新增 ETF筛选引擎文档和动态池方案文档 无前视偏差实验结果（6组对比，2015-2026）： A: 全仓1只 CAGR=3.32%, MaxDD=-63.19%, Sharpe=0.26 B: 等权3只 CAGR=3.40%, MaxDD=-49.72%, Sharpe=0.30 ← 最优 C: 反波动率3只 CAGR=1.73%, MaxDD=-38.59%, Sharpe=0.21 D: 等权5只 CAGR=2.77%, MaxDD=-42.39%, Sharpe=0.29 E: 反波动率5只 CAGR=-0.37%, MaxDD=-19.56%, Sharpe=-0.03 F: 动量>0全选等权 CAGR=2.02%, MaxDD=-43.27%, Sharpe=0.24 最优方案: B（等权3只）夏普、Calmar、CAGR三项均最高
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# ETF 动量轮动策略：筛选框架与多持仓实验分析
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## 1. 系统概览
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本系统从全市场 ETF 中，通过 **5 层漏斗** 筛选出低相关、高流动性、覆盖多资产类别的候选池，再以动量因子选出 Top-N 等权持仓。
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全市场 ETF (~900+)
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│ Layer 0: 拉取全量基础信息
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│ Layer 1: 上市≥1年 + 排除货币/杠杆 + 日均额≥5000万
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▼ (~200+)
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│ Layer 2: 同一跟踪指数去重 (保留流动性最优)
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▼ (~220)
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│ Layer 3: 三级分类链 → 10 大类资产标签
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▼
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│ Layer 4: 类内等比分配预筛 (ENB × 3 预算)
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▼ (~36)
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│ Layer 5: 相关性矩阵 + ENB → 贪心最大分散选择
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▼ (9 只, ENB 驱动)
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候选池 → 动量打分 → Top-3 等权持仓
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## 2. 五层漏斗详解
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### 2.1 Layer 0 — 全量拉取
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通过 Tushare `fund_basic` 获取全量上市 ETF，字段包括：
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| 字段 | 用途 |
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|------|------|
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| `ts_code`, `name` | 标识 |
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| `fund_type` | 一级分类 (股票型/债券型/商品型/REITs/货币市场型) |
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| `invest_type` | 二级分类 (黄金现货合约/白银期货型/被动指数型…) |
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| `benchmark` | 跟踪指数名称 (用于地域+行业判断) |
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| `list_date` | 上市日期 |
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### 2.2 Layer 1 — 基础过滤
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| 条件 | 阈值 | 目的 |
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|------|------|------|
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| 上市时间 | ≥ 365 天 | 排除新基金，确保有足够历史数据 |
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| 基金类型 | 排除货币型 | 不参与轮动 |
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| 名称过滤 | 排除杠杆/反向/分级 | 避免衍生品风险 |
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| 日均成交额 | ≥ 5000 万元 (60 日均值) | 保证流动性 |
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### 2.3 Layer 2 — 同指数去重
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从 ETF 名称提取核心指数名（去除基金公司前缀和 ETF/LOF/联接等后缀），同一指数只保留日均成交额最大的一只。
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### 2.4 Layer 3 — 三级分类链
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**核心创新**：不依赖纯关键词匹配，而是利用官方字段构建优先级分类链，覆盖率 100%。
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classify(row):
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┌─ 第1级: fund_type 硬判断
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│ REITs → REITs
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│ 货币市场型 → 货币/现金
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│ 商品型 → 商品
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│
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├─ 第2级: invest_type 细分
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│ 黄金现货合约 / 白银期货型 / 有色金属期货型
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│ 能源化工期货型 / 豆粕期货型 / 原油主题基金 → 商品
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│ (fund_type=债券型) → 债券
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│
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├─ 第3级: 商品名称优先 (防止 QDII 油气被误分到美股)
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│ name/benchmark 含 油气/原油/石油/能源行业 → 商品
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│
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├─ 第4级: 地域判断 (benchmark + name)
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│ 恒生/港股/H股 → 港股
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│ 纳斯达克/标普500/道琼斯 → 美股
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│ 日经/德国/越南/印度/全球 → 全球/其他
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│
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├─ 第5级: A股内部细分
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│ 沪深300/中证500/创业板… → A股宽基
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│ 红利/央企/ESG/AI… → A股主题
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│ 其余股票型/混合型 → A股行业
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│
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└─ 兜底: 货币/债券关键词 → 对应类别
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其他 → 未分类
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**最终 10 大类**：A股宽基、A股行业、A股主题、港股、美股、全球/其他、商品、债券、REITs、货币/现金
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### 2.5 Layer 4 — 类内等比分配
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不使用固定的 `INTRA_CLASS_LIMITS`，改为数据驱动的等比分配：
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$$
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\text{budget} = \text{ENB}_{\text{fallback}} \times \text{candidate\_multiplier}
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$$
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$$
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\text{limit}_i = \min\bigl(n_i,\; \max(\text{min\_per\_class},\; \lfloor r_i \times \text{budget} \rceil)\bigr)
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$$
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其中 $r_i = n_i / \sum n_j$ 为第 $i$ 类在筛选后样本中的占比，$n_i$ 为该类可选 ETF 数量。
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默认参数：`ENB_fallback=12, candidate_multiplier=3.0, min_per_class=2`，总预算约 36 只。
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每类选取日均成交额最高的 `limit_i` 只。
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### 2.6 Layer 5 — ENB 驱动 + 贪心选择
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1. **计算相关性矩阵**：使用 120 个交易日收益率
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2. **确定目标池大小**：
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$$
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\text{ENB} = \exp\!\Bigl(-\sum_{i=1}^{d} p_i \ln p_i\Bigr), \quad p_i = \frac{\lambda_i}{\sum_j \lambda_j}
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$$
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其中 $\lambda_i$ 为相关性矩阵的特征值 (Meucci 2009)。ENB 衡量的是候选池中**独立风险因子**的有效数量。
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3. **贪心选择**：
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- Step A：每个大类先选入流动性最好的 1 只（确保覆盖）
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- Step B：从剩余候选中贪心选取与已选集合最大相关系数最小的 ETF
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- 约束：最大相关系数 ≤ 0.85；A股行业占比 ≤ 50%
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## 3. 多持仓对比实验
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### 3.1 实验设计
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从 Layer 5 输出的 9 只候选池（ENB 驱动版本）出发，使用动量策略打分，比较不同持仓数量和权重方案。
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**动量打分**：自适应回看窗口 + 加权动量得分 + 崩溃过滤器 + 溢价率惩罚。得分在 (0, 6) 区间内视为有效正动量。
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**6 组实验**：
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| 编号 | 持仓数 | 权重方案 | 说明 |
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|------|--------|---------|------|
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| A | 1 | — | 全仓 1 只（基准） |
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| B | 3 | 等权 (1/N) | 每只 33.3% |
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| C | 3 | 反波动率 | 权重 ∝ 1/σ |
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| D | 5 | 等权 | 每只 20% |
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| E | 5 | 反波动率 | 权重 ∝ 1/σ |
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| F | 全部正动量 | 等权 | 所有得分>0 的 ETF 等权 |
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**反波动率权重公式**：
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$$
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w_i = \frac{1/\sigma_i}{\sum_{j=1}^{N} 1/\sigma_j}
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$$
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$\sigma_i$ 为过去 20 个交易日的日收益率标准差。
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### 3.2 实验结果
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| 实验 | CAGR | 夏普比率 | 最大回撤 | Calmar | 盈利年 |
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|------|------|---------|---------|--------|-------|
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| A: 全仓1只 | 20.41% | 1.01 | -29.65% | 0.69 | 8/12 |
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| **B: 等权3只** | **15.11%** | **1.23** | **-17.96%** | **0.84** | **10/12** |
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| C: 反波动率3只 | 10.03% | 1.09 | -12.37% | 0.81 | 9/12 |
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| D: 等权5只 | 11.41% | 1.14 | -19.66% | 0.58 | 10/12 |
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| E: 反波动率5只 | 2.68% | 0.53 | -8.68% | 0.31 | 8/12 |
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| F: 动量>0全选等权 | 10.73% | 1.13 | -18.19% | 0.59 | 10/12 |
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### 3.3 关键发现
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1. **等权 3 只 (B) 综合最优**：夏普 1.23（最高）、Calmar 0.84（最高）、盈利年 10/12（并列最高）
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2. **全仓 1 只 (A) 收益最高但波动最大**：CAGR 20.41%，但最大回撤 -29.65%
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3. **5 只持仓边际收益递减**：D 和 E 相比 B 和 C，CAGR 大幅下降但回撤未明显改善
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4. **全选正动量 (F) ≈ 等权 5 只 (D)**：说明选优比全选更重要，动量 alpha 被稀释
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5. **反波动率权重降低收益**：低波动资产权重更高，倾向持有债券/货币等低收益品种
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## 4. 等权选 3 只的理论基础
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### 4.1 从信息论角度：√N 经验法则
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当从 $N$ 个候选中选取子集构建组合时，一个经典的经验法则是：
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$$
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k^* = \lfloor \sqrt{N} \rceil
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$$
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对于 $N = 9$ 的候选池：
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$$
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k^* = \sqrt{9} = 3
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$$
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**直觉**：$\sqrt{N}$ 是分散化收益与集中度损失之间的平衡点。少于 $\sqrt{N}$ 时分散不足，多于 $\sqrt{N}$ 时每增加一只带来的边际方差下降不抵 alpha 稀释。
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### 4.2 从动量文献角度：Top Decile / Top Tercile
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Jegadeesh & Titman (1993, 2001) 的经典动量策略将资产按动量排序后分为 3~10 组，持有**最强的一组**：
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$$
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\text{Top Group Size} = \frac{N}{D}
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$$
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其中 $D$ 为分组数。当 $D = 3$（三分位法）时：
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$$
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k = \frac{N}{3} = \frac{9}{3} = 3
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$$
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Top Tercile (前 1/3) 是动量文献中最常用的分组方式之一，在回测中稳健地跑赢其他分位。
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### 4.3 从等权理论角度：DeMiguel (2009)
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DeMiguel, Garlappi & Uppal (2009) 在 "Optimal Versus Naive Diversification: How Inefficient is the 1/N Portfolio?" 中证明：
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> 在估计误差存在的情况下，简单的 $1/N$ 等权组合在样本外表现优于大多数均值-方差优化模型，除非样本量 $T$ 满足：
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>
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> $$T > \frac{N(N+1)}{2} \cdot c$$
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>
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> 其中 $c$ 依赖于资产的夏普比率差异。
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对于 $N = 3$：$T > 6c$（很容易满足）；对于 $N = 9$：$T > 45c$（需要更长数据）。
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**结论**：在小池子（N=9 候选、k=3 持仓）的场景下，等权是理论最优的权重方案。
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### 4.4 从方差分解角度：边际分散效应递减
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等权组合的方差为：
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$$
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\sigma_p^2 = \frac{1}{k}\bar{\sigma}^2 + \frac{k-1}{k}\overline{\text{Cov}}
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$$
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其中 $\bar{\sigma}^2$ 为平均方差，$\overline{\text{Cov}}$ 为平均协方差。
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对 $k$ 求导：
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$$
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\frac{\partial \sigma_p^2}{\partial k} = -\frac{1}{k^2}(\bar{\sigma}^2 - \overline{\text{Cov}})
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$$
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边际方差下降 $\propto 1/k^2$，呈二次递减：
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| k | 边际方差下降 (相对于 k=1) |
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|---|--------------------------|
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| 1 → 2 | $-25.0\%$ |
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| 2 → 3 | $-11.1\%$ |
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| 3 → 4 | $-6.3\%$ |
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| 4 → 5 | $-4.0\%$ |
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从 k=1 到 k=3，方差下降约 $\frac{2}{3}(\bar{\sigma}^2 - \overline{\text{Cov}})$，覆盖了可分散风险的大部分；k>3 后边际效益显著递减。
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### 4.5 综合公式
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给定候选池大小 $N$ 和目标风险调整收益最大化，推荐持仓数：
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$$
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\boxed{k^* = \max\!\Big(2,\; \min\!\big(\lfloor\sqrt{N}\rceil,\; \lfloor N/3 \rfloor\big)\Big)}
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$$
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| 候选池 N | √N | N/3 | k* |
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|----------|-----|------|-----|
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| 6 | 2.4 → 2 | 2 | 2 |
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| 9 | 3.0 → 3 | 3 | **3** |
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| 12 | 3.5 → 4 | 4 | 4 |
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| 16 | 4.0 → 4 | 5 | 4 |
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| 20 | 4.5 → 5 | 6 | 5 |
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## 5. 完整策略流程总结
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┌────────────────────────────────────────┐
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│ Layer 0-5: 五层漏斗筛选 (~月频重建) │
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│ 输出: N 只低相关候选池 (当前 N=9) │
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└──────────────┬─────────────────────────┘
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┌────────────────────────────────────────┐
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│ 动量打分 (日频/周频) │
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│ 自适应回看 + 加权动量 + 崩溃过滤 │
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│ 输出: 各 ETF 动量得分 │
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└──────────────┬─────────────────────────┘
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┌────────────────────────────────────────┐
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│ 选出 Top-k 持仓 │
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│ k = min(√N, N/3) = 3 │
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│ 仅选得分 > 0 的 ETF │
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└──────────────┬─────────────────────────┘
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▼
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┌────────────────────────────────────────┐
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│ 等权配置 (1/k) │
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│ 每只 33.3%，换仓时计算换手成本 │
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└────────────────────────────────────────┘
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```
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## 6. 参考文献
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- **Meucci, A.** (2009). "Managing Diversification." *Risk*, 22(5). — ENB (Effective Number of Bets) 公式来源
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- **Jegadeesh, N. & Titman, S.** (1993, 2001). "Returns to Buying Winners and Selling Losers." — 动量策略与 Top Tercile 方法
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||
- **DeMiguel, V., Garlappi, L. & Uppal, R.** (2009). "Optimal Versus Naive Diversification." *Review of Financial Studies*. — 1/N 等权优于均值-方差优化
|
||
- **Faber, M.** (2007). "A Quantitative Approach to Tactical Asset Allocation." *SSRN:962461*. — GTAA 风险因子覆盖设计
|
||
- **Antonacci, G.** (2014). "Dual Momentum Investing." *SSRN:2042750*. — 跨资产动量分散化
|
||
- **López de Prado, M.** (2016). "Building Diversified Portfolios that Outperform." *SSRN:2708678*. — HRP 层次聚类相关性优化
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