aszerW
74a664d4ff
核心逻辑： 1. config.yaml新增bond_threshold配置块 2. selectors.py新增动态阈值逻辑： - _get_dynamic_threshold(): 阈值=短债动量×ratio - _grouped_selection(): BOND不参与竞争，空余仓位填充短债 3. strategy.py传入bond_threshold_config 回测验证： - 最终净值: 292.56 - 累计收益: 29155.96% - 持仓3只: 92.3%（满仓率提升） - 短债填充: 27.7%时间启用（空余仓位） 信号特征： - 短债可重复出现表示仓位占比 - 例如 "NDX,931862.CSI,931862.CSI" → NDX 33%, 短债 67%
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6.5 KiB
YAML
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6.5 KiB
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# ETF轮动策略配置
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# ==================== 候选池配置 ====================
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# 指数-ETF映射配置
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# index: 指数代码（用于计算因子信号）
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# etf: ETF代码（用于实际交易和收益计算），null表示直接交易指数/加密货币
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code_list:
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# 中国A股指数
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"399006.SZ":
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name: "创业板指"
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etf: "159915.SZ"
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market: "A"
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"H30269.CSI":
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name: "中证红利低波"
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etf: "512890.SH"
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market: "A"
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# 全球市场
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"NDX":
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name: "纳指100"
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etf: "513100.SH"
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market: "US"
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"N225":
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name: "日经225"
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etf: "513520.SH"
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market: "JP"
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"GDAXI":
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name: "德国DAX"
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etf: "513030.SH"
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market: "EU"
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"HSI":
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name: "恒生指数"
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etf: "159920.SZ"
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market: "HK"
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"HSTECH.HK":
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name: "恒生科技"
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etf: "513130.SH"
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market: "HK"
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# 商品 & 固收
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# 使用 COMEX/WTI 期货替代上期所主力合约（数据更长）
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"GC=F": # COMEX黄金期货（2000年至今）
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name: "黄金"
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etf: "518880.SH" # 国内黄金ETF
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market: "COMMODITY"
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"CL=F": # WTI原油期货（2000年至今）
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name: "原油"
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etf: "160723.SZ" # 国内原油ETF
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market: "COMMODITY"
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# 使用 COMEX 铜期货替代上期所主力合约（数据更长）
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"HG=F": # COMEX铜期货（2000年至今）
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name: "有色金属"
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etf: "159980.SZ" # 国内有色金属ETF
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market: "COMMODITY"
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# 防御类资产：短债指数
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# 931862.CSI = 中证0-9个月国债指数（短债指数）
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# 数据范围：2007-12-31开始，约19年数据
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# 久期：极短（<1年），波动极小，熊市防御效果最佳
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# 【收益归因实证分析结论】
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# 分析方法：将持有债券期间的收益分解为两部分
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# 1. 标的收益：债券本身的价格上涨（年化约3%）
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# 2. 决策收益：持有债券期间避免持有股票带来的损失
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# 实证结果（2002-2026回测区间）：
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# - 标的收益占比：约17%（债券本身增长贡献）
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# - 决策收益占比：约83%（避险决策贡献）
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# 核心结论：
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# 短债指数在轮动策略中的价值主要来自"正确避险决策"，
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# 而非债券本身的价格增长。这验证了动量轮动策略的
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# 核心逻辑：通过仓位选择规避下跌风险，而非依赖标的本身收益。
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# 收益对比（策略净值）：
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# - 使用931862.CSI（短债）：净值264.54，收益26354%
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# - 使用000012.SH（综合国债）：净值216.30，收益21530%
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# - 短债防御效果更好，收益高18.2%
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# 注意：无对应ETF可交易，直接使用指数数据计算动量和收益
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"931862.CSI":
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name: "短债指数"
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etf: null
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market: "BOND"
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# 000012.SH（上证国债指数）配置已注释，原因：
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# 1. 000012.SH是综合国债指数（包含短债到长债），无对应ETF
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# 2. 之前错误映射到511520.SH（政金债ETF），指数-ETF不匹配
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# 3. 收益低于短债指数（216.30 vs 264.54）
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# "000012.SH":
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# name: "上证国债指数"
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# etf: "511520.SH"
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# market: "BOND"
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# 主市场配置
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primary_market:
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source: "Tushare"
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code: "000300.SH"
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# 基准指数配置
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benchmark:
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code: "000300.SH"
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name: "沪深300"
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# ==================== 回测参数 ====================
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start_date: "2002-01-01"
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# ==================== 因子参数 ====================
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# 动量/趋势窗口期（天数）
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n_days: 25
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# 因子类型：'momentum', 'slope_r2', 'weighted_momentum'
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factor_type: "weighted_momentum"
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# 动态周期参数 (匹配 JoinQuant 策略)
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auto_day: false
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min_days: 20
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max_days: 60
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# ==================== 轮动参数 ====================
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select_num: 3
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# 强制分散化：每个大类只选 Top 1
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diversified: true
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# 动量最低阈值：标的动量得分需>=此值才考虑入选（年化收益率*R²）
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# 设置为0表示过滤负动量标的，更高阈值虽能改善回撤但可能错过正动量机会
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min_score: 0.0
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# V3: 动态阈值配置（替代固定 min_score: 0.0）
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# 使用短债动量作为动态 min_score：标的动量 < 短债动量 → 不持有
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bond_threshold:
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enabled: true # true=V3动态阈值, false=退化为V2固定阈值
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bond_code: "931862.CSI" # 阈值参考标的（短债指数）
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ratio: 1.0 # 阈值 = 短债动量 × ratio
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fill_bond: true # 选出不足select_num只时，用短债填充空余仓位
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# ==================== 调仓控制 ====================
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# 最低调仓周期（交易日）：持仓至少持有 N 天后才允许换仓
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rebalance_days: 1
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# 调仓得分阈值：新组合总得分需超过当前组合 X% 才触发调仓
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rebalance_threshold: 0.0
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# 单次换仓成本（双边，含佣金+滑点）
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trade_cost: 0.001
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# ==================== 溢价控制配置 ====================
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# 跨境ETF溢价过滤机制（防止高溢价买入）
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premium_control:
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enabled: true
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default_threshold: 0.10 # 默认溢价阈值 10%
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mode: "filter" # "filter"(完全排除) 或 "penalize"(降权)
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penalty_factor: 0.5 # 降权模式下的惩罚系数
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# 按市场类型覆盖配置
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market_overrides:
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A: # A股 ETF
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enabled: false # 不启用（溢价通常 < 0.5%）
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HK: # 港股 ETF
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enabled: true
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threshold: 0.10 # 阈值 10%
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US: # 美股 ETF
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enabled: true
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threshold: 0.10 # 阈值 10%
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COMMODITY: # 商品 ETF
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enabled: false
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# ==================== 数据缓存 ====================
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# 是否使用本地缓存（True=优先从本地读取）
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use_cache: true
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# ==================== 数据源配置 ====================
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# Flask API 服务配置（优先使用远程 API 获取数据）
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flask_api:
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enabled: true # 是否启用 Flask API
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url: "https://k3s.tokenpluse.xyz" # Flask API 服务地址
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# SSH 隧道配置（用于网络受限环境，通过境外服务器访问 yfinance）
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ssh_tunnel:
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enabled: true # 是否启用 SSH 隧道
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host: "8.218.167.69" # SSH 服务器地址（阿里云香港 ECS IP）
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port: 22 # SSH 端口
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username: "root" # SSH 用户名
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key_path: "hk_ecs.pem" # SSH 私钥路径（相对于项目根目录）
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local_port: 1080 # 本地 SOCKS5 代理端口
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