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爆赚超1000%!揭秘年化31%的ETF量化策略

开发者阿橙  · 公众号  · Python  · 2024-08-21 07:53
    

主要观点总结

本文介绍了一个利用动量、反转和RSRS择时模型的量化交易策略。该策略通过评估ETF的动量和反转评分来选择投资目标,加入RSRS择时模型以提高成功率,并设置了止损机制来控制风险。策略从2015年开始回测,总收益率惊人,同时表现出较低的波动性和较高的夏普比率。作者还推荐了一本量化策略小册子,包含了多种策略及其实战代码。

关键观点总结

关键观点1: 量化交易策略的核心思想

利用动量、反转来选股,通过RSRS择时模型动态调整投资组合。

关键观点2: 策略的回测表现

总收益率超过1000%,年化收益率达31.07%,远跑赢市场基准。阿尔法值为正,贝塔值较低,夏普比率为1.221。

关键观点3: 策略的风险管理

加入了止损机制来避免损失扩大。

关键观点4: 推荐的小册子内容

包含了从基础到高级的多种量化策略、实战代码和交易指导,原价999元,限时优惠价99元。


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