繼續(xù)討論不同輪動(dòng)日的影響
2023-04-16 22:15:36 來(lái)源:雪球網(wǎng) 小 中
上周五我們討論的是150元閾值下不同輪動(dòng)日的影響,那么如果是無(wú)閾值,或者170元閾值、130元閾值的情況下會(huì)如何呢?我們先來(lái)看看最激進(jìn)的無(wú)閾值:
(資料圖片僅供參考)
和150元閾值類似,也還是差異很大,2018年1月3日輪動(dòng)的一天,2020年的收益率高達(dá)驚人的190.09%,即使2021年也高達(dá)114.79%,但到了2022年一下子縮水乘1.99%,2023年截止到4月14日也只有2.12%,今年3個(gè)多月甚至跑輸?shù)葯?quán)指數(shù)。即使其他日子輪動(dòng)的沒有那么驚人的收益率,但也是波動(dòng)特別大。
我們?cè)賮?lái)看看170元閾值的結(jié)果:
依然是2018年1月3日開始輪動(dòng)的一天效果最好,但依然是最近2年相對(duì)其他輪動(dòng)日稍微差一點(diǎn),雖然從最大回撤、夏普比例是在10個(gè)交易日輪動(dòng)里表現(xiàn)最好的,但考慮到這2年的表現(xiàn),就可能不是最佳選擇了。均值回歸現(xiàn)象依舊。
最后再看看最保守的130元閾值:
最佳日期似乎在2018年1月15日,最大回撤16.88%,夏普比例1.63,相對(duì)來(lái)說(shuō)波動(dòng)小很多了。
作為比較,我們?cè)诳纯吹蛢r(jià)格和低轉(zhuǎn)股溢價(jià)率雙低排序的結(jié)果:
從數(shù)據(jù)上看,雙低排序策略在前幾年平均來(lái)說(shuō)還能勉強(qiáng)可轉(zhuǎn)債等權(quán)指數(shù),但到了2023年就大幅度跑輸了,有點(diǎn)和無(wú)閾值類似,簡(jiǎn)單的因子如果有效,市場(chǎng)會(huì)很快的抹平它的有效,只不過(guò)在A股這段時(shí)間可能很長(zhǎng)。
我們?cè)侔褵o(wú)閾值、170、150、130閾值和雙低排序不同日期輪動(dòng)的平均值做在一張表里:
從上表我們看到,即使平均后,如果只看收益率,那么還是最激進(jìn)的無(wú)閾值表現(xiàn)最好,2019年起平均累計(jì)收益率高達(dá)549.25%,年化收益率高達(dá)54.38%。但如果分年度看,是非常不均勻的,另外32.37%的最大回撤也偏大,夏普比例1.38%也不是最好的。相比較而言,150元閾值的最大回撤和夏普比例反而勝出。簡(jiǎn)單的雙低排序似乎表現(xiàn)相對(duì)不佳。
從以上討論可以看到,用全部數(shù)據(jù)來(lái)優(yōu)化,很容易使得某一天輪動(dòng)日對(duì)應(yīng)的策略經(jīng)過(guò)優(yōu)化后存在過(guò)度擬合,從表現(xiàn)上看,就是稍微改動(dòng)一下輪動(dòng)日,回測(cè)的收益率就下跌,但如果下降的不多,這也是可以接受的。或者還有一種方法是把所有數(shù)據(jù)分成新老數(shù)據(jù)兩段,,比如最近3個(gè)月的數(shù)據(jù)作為新數(shù)據(jù),3個(gè)月前的作為老數(shù)據(jù)。優(yōu)化因子的時(shí)候新數(shù)據(jù)先不參與,等優(yōu)化確定因子權(quán)重后再觀察新數(shù)據(jù)段的表現(xiàn),這相當(dāng)于把新數(shù)據(jù)段作為實(shí)盤了。即使這樣,我們依然會(huì)遇到各種意想不到的問(wèn)題,量化不是無(wú)腦,而是要?jiǎng)痈嗟哪X筋。我相信將來(lái)AI會(huì)大有用武之地的。
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