etf/docs/轮动策略核心逻辑_v3.md

ETF轮动策略核心逻辑 V3

📊 策略概览

基于加权动量因子的跨市场ETF轮动策略，通过量化评分自动选择表现最优的ETF组合进行投资。V3版本核心升级：动态阈值机制，以短债动量作为过滤阈值，实现自适应风控——动量低于短债的标的自动排除，空余仓位用短债填充，构建"永不空仓"的防御体系。

---

🔄 V2 vs V3 核心差异

维度	V2（固定阈值）	V3（动态阈值）
阈值来源	min_score=0.0 固定值	短债动量 × ratio（每日动态）
阈值计算	常量 0	scores['931862.CSI'] × 1.0
BOND角色	普通候选，参与Top3竞争	双重角色：阈值参考 + 空余仓位填充
不足3只时	返回少于3只（仓位不满）	用短债填充至3只（满仓保障）
空信号处理	清仓（仓位归零）	保持旧持仓（状态保持）
信号格式	"NDX,GC=F" (2只)	"NDX,931862.CSI,931862.CSI" (3只，含填充)
仓位效果	2只各50%	NDX 33%, 短债 67%（等权分配）
防御机制	无（纯动量选股）	短债作为"现金底仓"自动填充

---

🎯 候选池配置

覆盖市场（7大类，11只标的）

大类 (market)	标的	信号源代码	交易ETF	数据来源
A股 (A)	创业板指	399006.SZ	159915.SZ	Tushare
A股 (A)	中证红利低波	H30269.CSI	512890.SH	Tushare
美股 (US)	纳指100	NDX	513100.SH	YFinance
日本 (JP)	日经225	N225	513520.SH	YFinance
欧洲 (EU)	德国DAX	GDAXI	513030.SH	YFinance
港股 (HK)	恒生指数	HSI	159920.SZ	YFinance
港股 (HK)	恒生科技	HSTECH.HK	513130.SH	YFinance
商品 (COMMODITY)	黄金	AU.SHF	518880.SH	Tushare/期货
商品 (COMMODITY)	原油	CL.NYM	160723.SZ	YFinance
商品 (COMMODITY)	有色金属(铜)	CU.SHF	159980.SZ	Tushare/期货
固收 (BOND)	短债指数	931862.CSI	511090.SH	Tushare

⚠️ V3特殊说明：BOND大类角色转变

在V3中，短债指数（931862.CSI）不再是普通候选标的，而是承担双重角色：

1. 角色A：动态阈值参考

   • 其动量得分决定当日过滤阈值
   • 其他标的得分 < 短债动量 → 自动排除

2. 角色B：空余仓位填充物

   • 选出不足3只时，用短债代码填充剩余仓位
   • 确保信号永远为3只标的（满仓保障）

关键：BOND大类不参与跨大类竞争，不会与其他大类冠军一起排名选Top3。

数据范围说明

• 短债指数数据：2007-12-31 起（Tushare限制）
• 2002-2007年策略行为：退化至V2模式（无动态阈值，无短债填充）

---

🧮 得分计算逻辑（与V2相同）

因子类型：加权线性回归动量 (weighted_momentum)

核心公式

得分 = 年化收益率 × R²

计算步骤

1. 取对数收益：y = ln(价格序列)（过去25个交易日）
2. 构造权重：weights = linspace(1, 2, 25)（近期权重2.0，远期权重1.0，线性递增）
3. 加权线性回归：slope, intercept = polyfit(x, y, 1, w=weights)
4. 年化收益率：annualized_returns = exp(slope × 250) - 1
5. 加权R²：

   y_pred = slope × x + intercept
   ss_res = Σ(weights × (y - y_pred)²)
   ss_tot = Σ(weights × (y - weighted_mean(y))²)
   R² = 1 - ss_res / ss_tot
   

6. 最终得分：score = annualized_returns × R²

得分含义

• 正值：上升趋势，值越大代表趋势越强且越稳定
• 负值：下降趋势（会被过滤，不参与选股）
• 接近0：无明显趋势或趋势不稳定

崩盘过滤机制

在得分计算后，对最近3个交易日进行崩盘检测：

• 条件1：最近3天中任一天跌幅 > 5%
• 条件2：连续3天下跌，且累计跌幅 > 5%

满足任一条件 → 得分强制清零，该标的当日不参与选股。

---

📦 选股逻辑：V3动态阈值分组选股

核心机制：三步筛选

第一步：动态阈值过滤

threshold = 短债动量得分 × ratio  # ratio默认1.0
scores = {k: v for k, v in scores.items() if v >= threshold}

阈值退化机制：

• 短债无数据（2002-2007） → threshold = min_score = 0.0
• 短债动量 < 0 → threshold = min_score = 0.0
• 短债动量 ≥ 0 → threshold = 短债动量 × 1.0

第二步：类内竞争（BOND不参与）

每个 market 大类只保留得分最高的1只标的（大类冠军），但BOND大类被排除：

A股:      创业板指 vs 红利低波     → 选1只冠军
港股:      恒生指数 vs 恒生科技     → 选1只冠军
商品:      黄金 vs 原油 vs 有色金属  → 选1只冠军
美股/日本/欧洲: 各1只，自动成为冠军
固收(BOND): ⚠️ 不参与竞争（作为阈值+填充）

第三步：跨类排序 + 短债填充

从最多6个大类冠军中（排除BOND），按得分从高到低选 Top 3：

选出标的 = Top 3 大类冠军
空余仓位 = 3 - len(选出标的)

if 空余仓位 > 0 AND 短债有数据:
    用短债代码填充空余仓位（可能重复）

具体示例

示例1：正常行情（选出3只风险资产）

某日各标的得分：

大类	标的	得分	动态阈值过滤	类内排名
BOND	短债指数	0.05	—（阈值参考）	⚠️ 不参与
A	创业板指	2.5	✓ > 0.05	✓ 冠军
US	纳指100	4.7	✓ > 0.05	✓ 冠军
JP	日经225	3.5	✓ > 0.05	✓ 冠军
COMMODITY	黄金	3.1	✓ > 0.05	✓ 冠军

• 动态阈值 = 0.05（短债得分）
• 过滤后冠军：纳指100(4.7) > 日经225(3.5) > 黄金(3.1) > 创业板指(2.5)
• 选 Top 3：纳指100 + 日经225 + 黄金（各33%）
• 空余仓位 = 0 → 无需填充
• 信号："NDX,N225,GC=F"

示例2：危机行情（仅选出1只，短债填充2份）

大类	标的	得分	动态阈值过滤	类内排名
BOND	短债指数	0.02	—（阈值参考）	⚠️ 不参与
A	创业板指	-0.5	✗ < 0.02	过滤
US	纳指100	0.03	✓ > 0.02	✓ 冠军
JP	日经225	0.01	✗ < 0.02	过滤
COMMODITY	黄金	-0.2	✗ < 0.02	过滤

• 动态阈值 = 0.02（短债得分）
• 过滤后冠军：纳指100(0.03)
• 选出1只：纳指100
• 空余仓位 = 2 → 填充2份短债
• 信号："NDX,931862.CSI,931862.CSI"
• 仓位：纳指100 33%，短债 67%（防御主导）

示例3：极端危机（选出0只，短债填充3份）

大类	标的	得分	动态阈值过滤
BOND	短债指数	0.01	—（阈值参考）
A	创业板指	-0.5	✗ < 0.01
US	纳指100	0.005	✗ < 0.01
JP	日经225	-0.3	✗ < 0.01

• 动态阈值 = 0.01
• 过滤后冠军：无（全部低于阈值）
• 选出0只
• 空余仓位 = 3 → 填充3份短债
• 信号："931862.CSI,931862.CSI,931862.CSI"
• 仓位：100% 短债（全防御模式）

---

⏱️ 调仓控制（V3增强）

调仓触发条件

每日检查，同时满足以下条件才触发调仓：

1. 最低持仓期：距上次调仓 ≥ 1个交易日（rebalance_days = 1）
2. 得分改善检查：

   # V3修复：按实际份数计算得分（支持重复代码）
   old_total = sum(row.get(c, 0) for c in old_codes)  # 遍历持仓列表
   new_total = sum(row.get(c, 0) for c in new_codes)  # 含重复短债
   
   if old_total > 0:
       return (new_total / old_total - 1) >= rebalance_threshold
   

3. 目标信号处理：
   • V2：target为空 → 清仓
   • V3：target为空 → 保持旧持仓（状态保持）

V3关键修复：重复代码计分

当信号中出现 "NDX,931862.CSI,931862.CSI" 时：

• 错误（V2逻辑）：短债只计一次得分
• 正确（V3修复）：短债计两次得分（按实际份数）

# 错误（遍历factor_cols做in判断）
new_total = sum(row[col] for col in factor_cols if col in new_codes)
# 短债出现2次，但只匹配1次 → 得分被低估

# 正确（直接遍历持仓列表）
new_total = sum(row[c] for c in new_codes)
# 短债出现2次 → 得分正确累加

T+1执行机制

• T日收盘后计算因子得分，生成信号（signal_raw）
• 信号向后移位1天（shift(1)）作为T+1日的执行信号
• 运行时间：T+1日上午9:00（北京时间），因美股/期货数据凌晨才可用

交易成本

• 成本率：0.1%（双边，含佣金+滑点）
• 扣除方式：按换手率比例扣除
  • 换手率 = 新增品种数 / 旧持仓品种数
  • 成本 = 换手率 × 0.1%

---

🛡️ V3防御机制详解

动态阈值的三层守卫

def _get_dynamic_threshold(scores):
    if not bond_threshold.enabled:
        return min_score  # 层1：V2退化
    
    bond_score = scores.get('931862.CSI', None)
    
    if bond_score is None or bond_score < 0:
        return min_score  # 层2：无数据或负动量
    
    return bond_score × ratio  # 层3：动态阈值

短债填充的数据守卫

def _grouped_selection(scores, bond_has_data):
    # 类内竞争（排除BOND）
    ...
    
    # 空余仓位填充
    if fill_bond AND bond_code AND bond_has_data:
        # 只在短债有数据时填充
        # 2002-2007年无数据 → 不填充
        for _ in range(n_bond_slots):
            selected.append(bond_code)

空信号状态保持

def _apply_rebalance_control(daily_target):
    for target in daily_target:
        if not target:
            # V3：保持当前持仓不变
            # V2：清仓（current_held = ''）
            pass  # 不更新current_held

为什么V3这样做？

• 有短债数据时，target永远不会为空（会被填充）
• target为空仅发生在2002-2007无短债数据期
• 保持旧持仓 = 用最近有效信号继续执行，比突然清仓更平滑

---

📈 回测绩效（2002-01 ~ 2026-05）

V2 vs V3 全周期对比

指标	V2（固定阈值）	V3（动态阈值）	差异
累计收益	—	39,380%	—
CAGR	—	27.81%	—
夏普比率	—	1.40	—
最大回撤	—	-24.36%	—
Calmar	—	1.14	—
最大回撤区间	—	2015-05~2016-06	—

V3持仓特征分析

持仓状态	占比	说明
3只风险资产	71.6%	正常行情，短债不参与
1只风险+2只短债	12.2%	部分防御，短债填充2份
2只风险+1只短债	12.0%	轻度防御，短债填充1份
3只短债	4.5%	全防御模式
不足3只	<1%	仅2002-2007无数据期

---

📋 策略特点总结

V1 → V2 → V3演进对比

维度	V1配置	V2配置	V3配置
候选池	22只（A股为主）	11只（全球7大类）	11只（BOND角色转变）
因子类型	slope_r2	weighted_momentum	weighted_momentum
崩盘过滤	无	3天跌>5%清零	3天跌>5%清零
持仓数量	5只（等权20%）	3只（等权33%）	3只（含短债填充）
选股模式	纯Top N	跨大类分散化	动态阈值+短债填充
阈值类型	固定min_score=0	固定min_score=0	动态阈值（短债动量）
空信号处理	清仓	清仓	保持旧持仓
防御机制	无	无	短债自动填充
数据源	Tushare+YFinance+CCXT	Tushare+YFinance	Tushare+YFinance
基准指数	沪深300	沪深300	沨深300

---

💡 V3核心优势

1. 自适应风控：短债动量作为动态阈值，危机时刻自动收紧过滤标准
2. 永不空仓：空余仓位用短债填充，避免"持币观望"的机会成本
3. 平滑过渡：空信号保持旧持仓，避免突然清仓的冲击
4. 满仓保障：信号永远为3只标的，仓位分配更稳定
5. 防御主导：危机时刻短债占比可达67%~100%，有效控制回撤
6. 数据退化：2002-2007无短债数据时正确退化为V2行为

---

📝 V3配置示例

# strategies/rotation/config.yaml

# ==================== 轮动参数 ====================
select_num: 3
diversified: true

# V3: 动态阈值配置（替代固定 min_score: 0.0）
bond_threshold:
  enabled: true              # true=V3动态阈值, false=退化为V2固定阈值
  bond_code: "931862.CSI"    # 阈值参考标的（短债指数）
  ratio: 1.0                 # 阈值 = 短债动量 × ratio
  fill_bond: true            # 选出不足select_num只时，用短债填充空余仓位

# 保留 min_score 作为 fallback
min_score: 0.0

# ==================== 调仓控制 ====================
rebalance_days: 1
rebalance_threshold: 0.0
trade_cost: 0.001

---

🔄 V3回滚方案

如需回退至V2行为，只需修改一行配置：

bond_threshold:
  enabled: false    # 关闭动态阈值

代码自动退化：

• _get_dynamic_threshold 返回 min_score = 0.0
• _grouped_selection 中BOND排除逻辑不生效
• _apply_rebalance_control 空信号仍保持旧持仓（可额外修改）

---

🐛 V3修复历程

三次关键修复

版本	Commit	修复内容	效果
V3落地	74a664d	初始实现动态阈值	净值292，回撤-27%
首次修复	be8ca02	根因1+根因2（部分）	净值334，回撤**-32%**
最终修复	18bc9b8	根因2子问题+根因3	净值395，回撤**-24%**

三个根因详解

根因	问题	修复	影响
根因1	_check_rebalance重复代码只计一次得分	直接遍历持仓列表	278天应防御未切
根因2子问题	bond无数据（2002-2007）时错误填充	添加bond_has_data守卫	2002年异常回撤
根因3	空target时清仓导致错过反弹	保持旧持仓（pass）	2002年回撤加深

---

文档版本：V3.0 更新时间：2026-05-19 对应配置：strategies/rotation/config.yaml 关键Commit：18bc9b8