回测结果：累计绩效与风险特征对比
（第五部分：实证分析与参数优化）
实证检验：不同策略构建下的历史财富轨迹 (2017.08 - 2025.04)
关键实证发现
显著的超额收益
两种本土化全天候策略构建均在长期维度上显著超越同期的沪深300 ETF基准
显著的波动率压缩
全天候策略的净值曲线展现出远低于基准指数的已实现波动率
参数敏感性分析
优化策略（提升黄金配置至20%）在累计绩效上略微优于基准策略
跨周期稳健性验证
全天候策略在样本期内覆盖的A股多轮牛熊转换中展现了较好的市场适应性
回测结果：年度绩效分解与风险指标分析
（第五部分：实证分析与参数优化）
年度绩效归因：策略在不同市场环境下的表现剖析
核心风险与收益指标汇总 (2017.08 - 2025.04)
| 指标 | 优化策略 (30/50/20) | 基准策略 (30/55/15) | 基准 (510300) |
|---|---|---|---|
| 年化复合增长率 (CAGR) | 6.23% | 5.71% | 1.90% |
| 年化波动率 | 6.45% | 6.19% | 19.88% |
| 最大回撤 (MDD) | -8.42% | -8.10% | -42.16% |
| 夏普比率 | 0.74 | 0.69 | 0.12 |
数据来源：基于Yahoo Finance数据及Python回测计算，假设年化无风险利率 Rf = 1.5%
回测结果：下行风险控制能力评估
（第五部分：实证分析与参数优化）
衡量投资组合韧性：策略在市场压力下的最大损失控制能力
关键风险控制特征分析
显著的回撤幅度压缩
全天候策略将最大回撤有效控制在-10%以内，远优于基准指数的-40%+
更快的价值修复周期
从历史回撤低点恢复至前期高点所需的时间周期相对更短
平稳性优势
在控制极端损失、提供更为平稳的投资体验方面具有显著优势
策略变体一致性
基准策略与优化策略在最大回撤控制方面表现出高度相似性
