繼續討論不同輪動日的影響
2023-04-16 22:15:36 來源:雪球網 小 中
上周五我們討論的是150元閾值下不同輪動日的影響,那么如果是無閾值,或者170元閾值、130元閾值的情況下會如何呢?我們先來看看最激進的無閾值:
(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日輪動的一天,2020年的收益率高達驚人的190.09%,即使2021年也高達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個多月甚至跑輸等權指數。即使其他日子輪動的沒有那么驚人的收益率,但也是波動特別大。
我們再來看看170元閾值的結果:
依然是2018年1月3日開始輪動的一天效果最好,但依然是最近2年相對其他輪動日稍微差一點,雖然從最大回撤、夏普比例是在10個交易日輪動里表現最好的,但考慮到這2年的表現,就可能不是最佳選擇了。均值回歸現象依舊。
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,相對來說波動小很多了。
作為比較,我們在看看低價格和低轉股溢價率雙低排序的結果:
從數據上看,雙低排序策略在前幾年平均來說還能勉強可轉債等權指數,但到了2023年就大幅度跑輸了,有點和無閾值類似,簡單的因子如果有效,市場會很快的抹平它的有效,只不過在A股這段時間可能很長。
我們再把無閾值、170、150、130閾值和雙低排序不同日期輪動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,那么還是最激進的無閾值表現最好,2019年起平均累計收益率高達549.25%,年化收益率高達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。簡單的雙低排序似乎表現相對不佳。
從以上討論可以看到,用全部數據來優化,很容易使得某一天輪動日對應的策略經過優化后存在過度擬合,從表現上看,就是稍微改動一下輪動日,回測的收益率就下跌,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據分成新老數據兩段,,比如最近3個月的數據作為新數據,3個月前的作為老數據。優化因子的時候新數據先不參與,等優化確定因子權重后再觀察新數據段的表現,這相當于把新數據段作為實盤了。即使這樣,我們依然會遇到各種意想不到的問題,量化不是無腦,而是要動更多的腦筋。我相信將來AI會大有用武之地的。
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