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ETF轮动——wy与莫大的策略改造
游啊游啊小小鱼
发布于2023-11-10
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雪球
第一次发文,格式不太好请见谅。 7月入社区后开始研究动量ETF轮动策略,以wy大的策略为底,莫大的风控结合,进行深度思考:ETF轮动的局限性以及策略的有效性如何得以保证。最终得出一系列的结论、思考想与大家探讨分享一下: ###1、关于ETF轮动时ETF池的选择。 wy大的标的选取在种类上达到商品、风格权益的大类资产配置型轮动,相关性较行业轮动更小。众所众知,行业轮动在A股明显但不同行业ETF间的相关性极高,想要轮动行业ETF难度较大。需要寻找有效的交易信号,即交易本身的效果远大于行业资产配置的效果。我最近对国内股债做了个有效前沿计算,因股债相关性为0,得出的前沿基本上是个直线,但是当我将权益部分划分为大盘成长、大盘价值、小盘成长、小盘价值时,发现分散配置的效果有一定的呈现。因此在ETF轮动时,对这两个维度上的资产取相关性较低的两类能有效提高策略的表现。 在标的选择时,源码内有我尝试过的多种资产,考虑到流动性原因,大资金能加入的目前只能在原有基础上加入一个港股类别。又因港股本身属性金融成分较大,而香港的金融未来我不看好,我只选取了港股的恒生科技作为补充种类。 除港股外,还有效能增强策略表现的种类为德国ETF、石油LOF(石油需要有一定的使用限制,与黄金搭配使用)。德国被我踢掉纯粹是考虑到资金限制,小资金加入德国ETF的效果更好。石油部分我担心有点过拟合,并且我对该品种从定性角度上加入组合的原理没有什么理解,只是从回测数据上看要好一点,感兴趣的朋友可以自己测试一下,条件是:将黄金石油打包看成商品类ETF,黄金石油占据ETF池前二的时候,谁强就用谁。不然的话,只考虑黄金的绝对排位,石油忽略不计。 ###2、策略风控 在莫大的策略表现中,利用了RSRS信号与均线价值变化来对ETF买入卖出信号进行一定调整。在莫大的策略中,标的池中的选择局限在A股之内,而A股之内的资产相关性较高,利用000300的RSRS强度进行风控有一定道理,能对策略表现提升能说的过去。如果在wy的跨资产ETF轮动上加入以000300为底的RSRS信号,我觉得即使有效也可能是历史的巧合。如果是以各个资产的RSRS信号作为风控,那可以在资产的历史序列上进行RSRS的有效性测试,这也是我下一步的计划,等有结果给大家汇报。前段时间我在复现RSRS论文的时候,对中证全指、沪深300、全收益等指数都进行了测试,主要测试时间为18年以后,参数设定与原作有一定区别,但整体上来看择时效果还是不错的。但当我将该方法运用到某个个股上时,表现极差,因此对于这个指标我还是没有将他作为策略的一部分加入进来。 那么我的策略里的风控方法是什么呢? 是动量的短期变化。趋势型策略的劣势就是趋势的变化无法被及时抓住,导致短时间的配置带来较大的损失。我将历史动量收集起来看最新动量的在zscore,如果小于-1.28,就卖出空仓,其余就按策略信号进行交易。从回测结果上来看对比原策略,长期年化提高3个点,最大回撤优化10个点,夏普从0.83提高到1.07,达到了蒋老师看策略的及格标准(狗头^^),总的来说这种方法在历史上有一定的有效性,并且从定性角度上出发也能在未来得到复用。这就牵扯出了第三点: ###3、如何在未来使用该策略? 对论坛策略的拿来主义不是长久之计,策略是对历史资产的路径优化,也是对现象出现的思考。已量化的部分只是占事件变量的一部分。思考清楚策略的运作原理对未来复用极为关键。 通过观察资产的长期走势,趋势性策略的复用点在于挑选的资产需要有较好的趋势性,且资产之间能达到互补的关系(也就是相关性低一点)。同时,从历史上看,加入一些现在视角上看表现趋势向下的资产会干扰策略信号,削弱策略表现。 因此挑选的资产最好与**现有资产相关性低、且未来预期较好**。**相关性向低**这一点与**未来预期向好**是相关性与未来预期的正向维度,两者取一个平衡对于策略表现至少不会削弱。 目前我能看到的可选加入产品为印度ETF产品。从回测的时候我尝试加入该产品,效果较差,从定性的角度上看是过去世界制造业分工是向中国倾斜的,印度得到的支援为0,而如今及以后,低端制造业的转移会是印度的经济增量,对该国资产的长期有预期性的看好,且从趋势性上看,印度的股票资产具有一定的趋势性,因此在未来策略的执行上我会尝试在6个资产内进行模拟测试。 ###4、这个策略的意义思考? 我觉得这个策略提供的是一种投资自己看好资产的方法。在现在的资产配置理论中,通过风险平价的方法进行的静态配置在有效性上看并未对收益有明显的帮助。MVO的有效前沿对参数的敏感度又太大,导致实战没人应用。我认为通过动量出发的策略在实战意义上有较好的价值,动量本身蕴含的信息是多维的,包括不限于情绪、价值、资产质量等等,对于收益的影响也较大。 最后谢谢这个社区大家无私的精神,我也是从7月入社区后从大家身上进修了很多如何将想法转化成代码的案例,以及对未来挥拳的勇气。我曾经很彷徨害怕量化的路是错误的而迟迟不敢迈出脚步,但是从业这几年看来谁又说主观的路就是正确的呢。谢谢你们带给我的勇气。 该策略的风险点: 1、资产挑选对策略的表现至关重要,资产的选择从结果出发,具有后视性。 2、资产之间的相关性在未来会发生改变,在资产未来的挑选构建上,尽量从定性出发,观察资产本身的属性性质是否与历史有较大差别。 短期内,我认为wy的4种资产是OK的,再加上德国ETF是OK的,加上港科这个因为是21年成立的产品,短期看对比原策略是提高的,但未来上看国外抽取港股流动性使港股未来的属性与过去对比有较大的变化,有效性有点担心。 先写这么多吧。 大家有什么策略迭代思路欢迎在评论区留言~本人听劝,好策略也需要众人的智慧。
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雪球
评论
五谷丰登
学习哈,克隆来一波
2023-11-10
游啊游啊小小鱼
@五谷丰登 积分积分~
2023-11-10
Yunnnn
学习一波,积分积分
2023-11-10
Yunnnn
@游啊游啊小小鱼 积分积分
2023-11-10
妙手
学习哈,克隆来一波
2023-11-10
555563
学习哈,克隆来一波
2023-11-10
blindspot
很有益的思考,在A股市场,我考虑可能的组合是价值+成长进行组合,两者的相关度相对较低
2023-11-10
大小夫
请教一下,代码中: 买入条件中: **target_zscore.loc[target_zscore.index[0], etf] >= -1.28** 及 卖出条件中: **target_zscore.loc[target_zscore.index[0], etf] < -1.28** 这个是什么意思,谢谢了!
2023-11-14
lovejelly
非常值得借鉴了
2023-11-15
rogertradeking
写的特别好
2023-11-15
游啊游啊小小鱼
@大小夫 zscore1.28是标准正态的90分位数
2023-11-15
123456打打不到
@五谷丰登 积分积分
2023-11-15
007打酱油
学习了
2023-11-15
platok4226281
学习了,ETF安全边际也高些。
2023-11-15
帕拉尼托
@platok4226281 学习学习。
2023-11-15
红牛牛
谢谢分享非常好,盼回复
2023-11-15
游啊游啊小小鱼
@红牛牛 积分
2023-11-15
Lyons丶丶
小白进来学习一下
2023-11-15
灿13
学习学习
2023-11-15
梳碧湖.wu
莫大粉丝
2023-11-16
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