ETF轮动策略

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回测结果

1、一段话总结

ETF 轮动策略基于现代投资组合理论，通过对不同类型 ETF 分组，综合考虑动量、趋势和波动率等多维度指标计算复合得分，定期评估和调仓，将固定资金按预设权重分配到各分组中得分领先的 ETF，以实现分散风险、优化收益的投资目标，同时记录持仓信息并生成可视化报告辅助分析。

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2、思维导图

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3、详细总结策略

3.1. 策略设计的金融理论基础

此 ETF 轮动策略的设计依据现代投资组合理论，该理论强调通过分散投资来降低非系统性风险，提高投资组合的风险 – 收益比。通过将不同类型的 ETF 划分为多个分组，如宽基核心、行业轮动、主题卫星、红利防御和债券对冲，实现了资产在不同市场板块和投资风格之间的分散配置。同时，利用动量、趋势和波动率等指标进行 ETF 的筛选和轮动，旨在捕捉市场的短期和长期趋势，进一步优化投资组合的表现。

3.2. 策略参数设置

• 线性回归窗口：用于计算趋势得分，通过线性回归分析 ETF 价格的长期趋势，帮助判断其上涨或下跌的动力。
• 每个分组最大持仓数：限制每个分组中持有的 ETF 数量，避免过度集中投资于少数几只 ETF，降低单一 ETF 表现不佳对整个分组的影响。
• 固定持仓市值：确定了投资组合的总资金规模，保证了策略在不同市场环境下的稳定性和可操作性。
• 分组权重配置：根据不同分组的风险 – 收益特征和投资目标，分配相应的资金权重。例如，宽基核心分组通常具有较低的风险和较为稳定的收益，可配置较高的权重；而行业轮动和主题卫星分组的风险相对较高，但可能带来更高的收益，可适当降低权重。
• 分组资金权重配置：进一步细化了各分组的资金分配比例，确保投资组合在不同类型 ETF 之间实现合理的分散。
• 调仓周期：决定了策略的调整频率，较短的调仓周期可以及时捕捉市场变化，但可能增加交易成本；较长的调仓周期则可以减少交易次数，降低成本，但可能错过一些短期的投资机会。
• 均线周期：用于平滑价格数据，辅助判断 ETF 的短期和中期趋势。

3.3. 得分计算

• 动量得分：通过计算多个时间窗口（A日、B日、C日）的收益率并加权平均，反映 ETF 的短期和中期表现。动量效应是金融市场中常见的现象，具有较强动量的 ETF 往往在未来一段时间内继续保持上涨趋势。
• 趋势得分：使用线性回归方法，以时间为自变量，价格相对初始价格的比例为因变量，计算斜率与 R² 的乘积。趋势得分可以帮助识别 ETF 的长期趋势，斜率越大且 R² 越高，说明 ETF 的上涨趋势越明显。
• 波动率调整因子：计算 N 日波动率，并通过指数衰减函数将其转换为 0 – 1 之间的调整因子。波动率反映了 ETF 价格的波动程度，波动率越低，说明 ETF 的价格越稳定，风险越小，因此调整因子越高。通过引入波动率调整因子，可以在选择 ETF 时考虑风险因素，避免过度投资于高波动的 ETF。
• 复合得分：将动量得分和趋势得分按 a 和 b的权重加权，再乘以波动率调整因子，得到综合评估得分。这种综合考虑动量、趋势和波动率的方法，可以更全面地评估 ETF 的投资价值。

3.4. 调仓逻辑

• 调仓周期检查：根据设定的调仓周期，判断是否需要进行调仓操作。调仓周期的设置需要综合考虑市场的波动性、交易成本和投资目标等因素。
• 分组计算得分：对每个分组内的 ETF，根据其历史收盘价计算复合得分。通过对不同分组分别计算得分，可以确保每个分组内的 ETF 都是经过筛选的优质标的。
• 选择领先 ETF：在每个分组中选出得分领先的 ETF，数量根据每个分组最大持仓数确定。选择得分领先的 ETF 可以提高投资组合的收益潜力。
• 计算目标持仓量：根据分组资金权重和固定持仓市值，计算每个分组的可用资金，再确定每个选中 ETF 的目标持仓量。合理的持仓量计算可以保证投资组合的资金分配合理，避免过度集中或分散。
• 调整持仓：将所有 ETF 的目标持仓量先设为 0，然后根据计算结果设置选中 ETF 的目标持仓量，并进行调仓操作。调仓操作可以及时调整投资组合的结构，适应市场变化。

3.5. 记录与报告

• 持仓记录：每次调仓后，记录各 ETF 的持仓量和收盘价，形成持仓历史记录。持仓记录可以帮助投资者了解投资组合的动态变化，分析投资决策的效果。
• 持仓明细报告生成：将持仓历史记录以 HTML 表格的形式呈现，方便用户查看持仓变动情况。可视化的报告可以更直观地展示投资组合的表现，帮助投资者做出更明智的决策。
• 统计数据计算：根据历史订单重新计算每个 ETF 的盈利、亏损和总盈亏等统计数据。统计数据可以帮助投资者评估投资组合的绩效，发现潜在的问题和改进空间。

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4、关键问题

1. 参数优化

策略中的各种参数（如线性回归窗口、调仓周期、权重等）对策略的表现有重要影响，需要通过历史数据回测和优化来确定最佳参数组合。参数优化过程需要考虑市场的变化和不确定性，避免过度拟合历史数据。

2. 数据质量

得分计算依赖于 ETF 的历史收盘价数据，数据的准确性和完整性会影响得分的计算和调仓决策的准确性。因此，需要确保数据来源可靠，并进行必要的数据清洗和预处理。

3. 市场适应性

策略基于历史数据和预设的指标进行分析和决策，市场环境的变化可能导致策略的有效性下降。例如，市场的趋势性减弱、波动率增加或出现新的市场因素等，都可能影响策略的表现。因此，需要定期评估和调整策略，以适应市场变化。

4. 交易成本

调仓操作会产生交易成本，如手续费、滑点等，这些成本会影响策略的实际收益。在策略设计和优化过程中，需要充分考虑交易成本的影响，合理控制调仓频率和交易规模，以提高策略的盈利能力。