多组合量化交易策略实盘验证
资产建模与范围:
虚拟货币:BTC、ETH、TRUMP、其他山寨币
期货:黄金、白银、原油
资本股票:美国纳斯达克、美国标普、印度孟买指数、日本日经、欧洲大盘
政策股票:北证、恒生、微盘股、银行、黄金股、其他金融股票
市场类型 | 市场特点 | 建议策略类型 | 核心模型/因子 | 策略思维导向 |
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① 自然增长型指数市场(美股、日经等) | 自然复利增长 + 杠杆干扰,允许做空 | ? 定投 + 动量因子 + 马尔可夫调仓 + RL 配置优化 | β 系统因子、长期趋势动量、低频回归趋势 | 长周期、方向增强、组合控制 |
② 生产型期货市场(原油、铜、粮) | 无增殖性,波动大,周期明显 | ? CTA类动量策略 + 均值回复 + 滞后突破 | 宏观供需动量、库存因子、趋势强度因子 | 波段为王,长短结合,周期识别 |
③ 贵金属类(黄金、白银) | 无现金流,抗风险锚定性强 | ? 宏观避险因子对冲 + 弱预测量化回归 + 套利模型 | 美债收益率、美元指数、VIX 联动因子 | 消息驱动 + 弱回归 + 结构套利 |
④ BTC / ETH(后2022) | 类似纳指走势,但拥有“技术周期”波动性 | ? 半监督因子模型 + 情绪+技术面融合 + 强监控风控 | 技术升级事件、链上数据、市场情绪 + 微观波动率 | 高波动结构套利 + 微观交易行为建模 |
⑤ 政策主导市场(A股) | 高不确定性、政策拐点敏感、低自由度 | ? 事件驱动 + 宏观政策模型 + 主题轮动量化 | 政策信号(财政、产业)、产业轮动、成交量突变 | 轮动 + 宏观消息面强适配 + 回避黑天鹅 |
策略组:
- 宏观经济学基本面分析。
- 金融工程对冲投资组合。
- 压限式自然底数(1/e^x)或其他压限函数(或激活函数)改进马丁策略。
- 滑动窗口改进式网格化多阶段微分套利。
- 弱预测式稳定应对式多仓位策略。
- 量化对冲分析、聚类、协方差等分析手段。
- 量化选股,资金面、流动性、稳定性、技术指标等alpha筛选。
- 滑动窗口多时段对冲资产差分套利。
实盘面向中等超额收益和稳定:月化2%,年化10%~30%,最大回撤<5%。