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2026-06-21 19:39:36 +08:00

5.1 KiB

Raw Blame History

实验记录 001: 同大类扩充对轮动策略的影响

实验信息

项目	内容
实验编号	001
实验日期	2026-05-06
实验类型	A/B对比测试
研究问题	`diversified=true`模式下，添加同大类新标地对策略绩效的影响

1. 实验背景

理论假设

diversified=true 模式的选股逻辑：

Step 1: 类内竞争 → 每个 market 大类只保留得分最高的1只标的（大类冠军）
Step 2: 跨类排序 → 从大类冠军中按得分从高到低选 Top 3

核心假设：

添加同大类新标的不会增加跨大类分散度（每大类还是只输出1只）
可能增加类内切换频率，导致额外调仓成本
额外切换时机可能不理想，侵蚀收益

2. 实验设计

A/B组配置

组别	标的数量	美股大类标的	其他大类
A组（对照组）	11只	纳指100 (NDX)	A股2、港股2、日本1、欧洲1、商品3、固收1
B组（实验组）	12只	纳指100 + 标普500 (SPX)	同A组

关键差异

B组在美股大类（market="US"）中添加了标普500：

A组：美股大类只有纳指100，自动成为大类冠军
B组：美股大类有纳指100和标普500，需要类内竞争决定冠军

3. 回测结果

数据获取情况

修复了 socks5:// → socks5h:// 的代理问题后，所有 YFinance 数据成功获取：

✓ SSH 隧道已建立: socks5h://127.0.0.1:1080
下载 NDX (纳指100) - YFinance... ✓ 1845 条
下载 SPX (标普500) - YFinance... ✓ 1845 条
其他标的均成功获取

绩效对比

指标	A组（无SPX）	B组（有SPX）	差异
标的数量	11只	12只	+1
累计收益	1467.35%	1176.26%	-291.09%
CAGR	48.10%	43.82%	-4.28%
Sharpe	2.21	2.06	-0.15
MaxDD	-17.33%	-17.18%	+0.14%（略好）
Calmar	2.78	2.55	-0.23
日胜率	56.45%	56.11%	-0.34%
调仓次数	459次	501次	+42次
年均调仓	66.0次	72.1次	+6.1次

4. 关键发现

发现1：跨类分散不变

添加标普500后，美股大类在最终持仓中的占比不变：

美股大类始终只有1只冠军进入Top3候选池
跨大类分散度没有增加

发现2：调仓次数增加

B组调仓次数增加42次（从459→501）
类内切换更频繁（纳指100 ↔ 标普500）
额外调仓成本侵蚀收益

发现3：绩效反而变差

B组绩效全面下滑：
├─ 累计收益 -291%
├─ CAGR -4.28%
├─ Sharpe -0.15
├─ Calmar -0.23
└─ 原因：类内切换时机不佳 + 额外调仓成本

发现4：类内切换逻辑

美股大类竞争示例：

某日得分：
纳指100: 4.7 → 美股冠军（持有纳指ETF）
标普500: 3.5 → 淘汰

另一天得分：
纳指100: -1.0（下跌）
标普500: 2.5 → 美股冠军（切换到标普ETF）

问题：切换时机可能滞后，错过最佳窗口

5. 实验结论

核心结论

假设	实证结果
添加同大类标的不增加跨类分散	✓ 验证通过
可能增加调仓次数	✓ 验证通过（+42次）
额外切换可能侵蚀收益	✓ 验证通过（累计收益-291%）

策略建议

diversified=true 模式下的标的池优化策略：

✗ 不要盲目添加同大类新标的
   → 可能增加切换频率，侵蚀收益
   → 每大类保持1-2只代表性标的即可

✓ 应该添加新大类（增加跨类分散）
   → 印度、越南、短债等新大类
   → 真正扩大 Top 3 候选池
   → 提升跨大类分散度

✓ 类内标的选择原则
   → 选择该大类最具代表性的标的
   → 避免风格过度细分导致频繁切换
   → 例：美股选纳指100即可（成长代表）

6. 技术修复记录

代理问题修复

本次实验过程中发现了 SSH SOCKS5 隧道的 IPv6 问题：

问题：

# 原配置（失败）
proxy_url = "socks5://127.0.0.1:1080"
# 本地DNS解析 → IPv6地址 → SSH隧道拒绝IPv6 → 连接失败

修复：

# 新配置（成功）
proxy_url = "socks5h://127.0.0.1:1080"
# 'h'表示远程DNS解析 → 代理服务器只用IPv4 → 连接成功

修改文件：

core/datasource/hybrid_source.py
core/datasource/yfinance_source.py

7. 相关文件

文件	说明
`tests/experiments/ab_test_spx.py`	A/B测试脚本
`results/ab_test_spx.csv`	测试结果数据
`docs/轮动策略核心逻辑_v2.md`	策略核心逻辑文档

8. 后续研究方向

新大类扩充实验：添加印度NIFTY、短债等新大类，验证跨类分散效果
类内切换时机分析：深入分析纳指100 vs 标普500切换的具体时间点
最佳大类数量研究：多少个大类是最优配置？

实验记录版本: v1.0 最后更新: 2026-05-06

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