引言:

邢不行的系列帖子“量化小講堂”，通過實際案例教初學者使用python進行量化投資，了解行業研究方向，希望能對大家有幫助，

前言：

巴蛇吞象，揚州跨鶴，人性之貪婪，逝者如此，來者亦然，

王朝興衰，人生起落，周期之更替，順之則昌，逆之則亡，

金融市場變化萬千，唯獨人性與周期，始終如一，

智者善以不變應萬變，量化策略亦是如此，從不變的人性和周期入手構建策略，就能經得起市場考驗，

本文就從周期角度介紹一個簡單有效、拓展性強的量化策略，

策略結果

01

股災性牛市

如果你最近（2021年1月末）有關注股市，一定會知道這個奇怪現象：

上證指數從2019年1月的2440點至今已經漲到3500點左右，漲幅高達43%，

但是很多個股反而跌破了指數在2440點時的價格：

這段時間內，雖然大部分個股在下跌，但少部分大市值藍籌股在上漲，它們在指數中權重較大，所以帶動指數一起上漲，

大盤漲得飛起，個股卻跌得要死，大家稱之為股災性牛市，

1

小市值策略

不過別看最近大市值的股票漲得好，就以為大市值股票一直很好，A股前十幾年可是小市值股票的天下，

我在2016年寫過一篇文章：《10年翻400倍的策略》（內含代碼），

該策略收益夸張，但卻不含任何水分，原理也非常簡單：每周選取市值最小的30只股票，持有一周，如此每周回圈，

如果從2007年起按照該策略交易，在2020年最高能翻600多倍，雖然最近回撤不少，但凈值依舊有400多，

有的同學覺得最近回撤那么多以及注冊制的出臺，策略已經失效了，

但是市場沒有永遠的優和差，有的只是不斷往復的周期，看看幾百年歷史的美國市場就知道了，

2

“漂亮50”慘案

從美股百年的歷史來看，小市值股票一直是漲得更多的，在學術界也有理論解釋，

但市場風格總會輪動

，在1960年末到1970年初的十年間，整個美國股市只有市值最大的50只股票在上漲，歷史上稱為“漂亮50”行情，

當時大家都在抱團買入大市值的藍籌股，比如：可口可樂、迪士尼、麥當勞、運通等，這和A股當前的狀況很像，只不過美國人買的是可樂，我們換成了茅臺，

“漂亮50”會一直獨領風騷嗎？世事無常，在1972年至1974年間，這些大型藍籌股開始集體下跌，

“漂亮50”從高點下跌百分比

其中迪士尼跌幅高達80%，跌幅最小的麥當勞也有67%，而同期標普500只跌了37%，

所以大家千萬不要覺得基金抱團的大市值藍籌股，有“護城河”就會只漲不跌，

天下大勢，分久必合合久必分，股票市場也一樣，一個風格漲久必跌，跌久必漲，都是周期而已，

作為投資者，我們不能一根筋只買大市值或小市值，更好的方法是學會如何在它們之間輪動，不論周期如何波動，只要我們一直風口潮頭就行，

下面就和大家分享一個在大小盤之間輪動的量化策略，

02

大小盤風格輪動

為了方便研究和理解，本文將用大盤指數來代表大市值股票，小盤指數來代表小市值股票，

本文以滬深300作為大盤指數，它由A股市值最大的300只股票組成，占總市值的55.9%，妥妥的大市值核心資產，

小盤指數我們選擇創業板指數，它由創業板中的100只股票組成，占總市值的9.5%，

1

策略來自市場經驗

當你長期泡在市場中，總能覺得自己發現一些了規律，比如我自己就注意到，市場走勢存在延續性，

舉例來說，上圖中2010年9月28日至30日期間，大盤前一個月漲幅優于小盤，次日依舊優于小盤，延續了之前的表現，

同理，2010年11月17日至19日期間，小盤前一個月漲幅優于大盤，次日依舊優于大盤，也延續了之前的表現，

也就是說市場存在慣性，前期漲得多的指數，后期也大概率會漲得多，

當然這只是我肉眼觀察到的現象，不一定普適，但不妨礙我嘗試著基于此構建一個量化策略，

其實很多量化策略就來自這些實盤經驗，把這些經驗數量化、規則化形成一套嚴謹的買賣邏輯，就能構建一個完整的量化策略，

2

風格輪動策略

根據市場慣性經驗，我們構建如下量化策略：

1. 交易物件：滬深300、創業板指數的ETF，前者代表大市值，后者代表小市值，

2. 篩選條件：用最近N日的漲跌幅，作為篩選條件（默認N=20，即大約為最近一個月），

3. 風格輪動：每日根據條件，選擇漲幅大的指數持有，

來舉個例子講解策略細節，

2010年9月28日開始運行策略，收盤后發現滬深300最近20天漲幅為1.08%，優于創業板，那就在次日開盤時買入滬深300的ETF，

指數無法直接交易，用ETF代替，我在之前的文章《一念之差，少賺一百萬》中介紹過幾種投資指數的方法，

次日（9月29日）收盤前，發現滬深300的漲幅依舊占優勢，那就維持滬深300的倉位不變，

時間來到11月9日，收盤前發現創業板前月的表現首次超過滬深300，我們就在當日收盤時賣掉之前持有的滬深300ETF，然后在次日開盤時買入創業板ETF，

之后都按照這樣的方法，每天收盤前計算大小盤指數前20天的漲跌幅，并在下日持有表現好的，

這樣我們就把之前關于市場的經驗轉換成了一個明確買點、賣點，可無腦執行的量化策略，

3

策略回測

那這個策略能賺錢嗎？

很多時候經驗是不可靠的，人腦不夠精確，又會帶上主觀偏差，只看想看到的東西，

想要知道這個根據經驗總結出來的策略是否有效，最好的方法，就是用歷史資料和Python代碼來驗證這個策略，看看在歷史上這個策略的表現，

運行代碼后得到結果：

回測時間從創業板指數誕生的2010年開始，至2021年1月，在扣除手續費后，策略翻了8.48倍，年化收益22.42%，遠超同期大盤（2.15倍）和小盤（3.67倍）的表現，

但美中不足的是，該策略的最大回撤高達48.33%，很多人在實盤中無法接受這么大的回撤，所以需要進行優化，

03

策略優化

1

策略分析

目前策略在收益上的表現已經不錯了，所以我們主要針對最大回撤進行優化，

想要降低回撤，最好的辦法就是回到最大回撤發生的時間，2015年6月3日至8月26日，看看當時的市場發生了什么，

當時恰逢15年股災，滬深300和創業板指數都處于下跌狀態，市場整體處于深度熊市，

我們在這段時間內挑了幾天比較典型的持倉：

6月26日小盤相對跌的少，持有大盤，5日后虧損5.26%

7月28日小盤相對跌的少，持有小盤，5日后虧損1.42%

不難發現，在市場整體下跌時，策略只是在大小盤之間選擇跌得少的買入，即使兩者中選對了，也仍然是跌，

當市場處于明顯熊市，再傻傻的按照策略操作，最多只能讓我們少虧，這明顯是不對的，

2

策略優化

據此，我們嘗試對策略做優化，

當兩個指數近20天都下跌時，我們認為市場處于熊市，所以第二天直接空倉，

新的策略能否達到預期？光憑腦子yy和嘴說是沒用的，還是要利用Python和資料進行驗證，代碼如下：

只需新增三行代碼就能達到想要的效果，新策略的結果如下：

藍線：滬深300 橙線：創業板指數 灰線：風格輪動

不僅最大回撤按照預期的從48.33%下降到29.13%，凈值也從8.48提升到了11.71，

最大回撤的時間段從2015年變為了2018年，如果你想繼續優化策略，可以去看看當時發生了什么，能不能總結出原因？

總的來說，這次優化還是很成功的，改進后的策略在風險和收益上的表現都有所提升，

3

進一步優化

此外再給大家提供一些優化思路 -- 修改策略的變數，

之前的策略用滬深300、創業板指數，但代表大盤的指數還有上證50、上證綜指等等，小盤指數也可選擇中證500或者中證1000，

與此同時，20日漲跌幅這個篩選條件，可以變成其他日漲跌幅，比如10日、30日、40日等，

這些改變在代碼中只要改幾個變數就能實作，這里我們僅將大盤指數從滬深300變為上證50，其余不變，看看策略表現如何，

藍線：滬深300 橙線：創業板指數 灰線：風格輪動

策略的年化收益率從26.21%提升到了27.61%，最大回撤也下降了2%，收益進一步提升，風險也進一步下降，

04

其他方法

本文介紹了在兩個指數之間進行輪動的量化策略，

如果我們的思路再開闊一點，其實可以將輪動的物件從指數變為其他東西，

比如在兩個自己喜歡的股票之間輪動，在白酒和券商之間輪動，在位元幣和以太坊輪動...

我可以提前透露一下，這個策略在BTC和ETH之間輪動的收益非常爆炸，本文點擊“在看”超過100，我就公布策略結果，

其實思路還可以進一步放開，我們甚至可以跳出輪動這個框架，嘗試更專業的玩法 -- 構建股指期貨多空，

關于什么是股指期貨，大家可以看我之前的文章《一念之差，少賺100萬》，運用股指期貨我們可以做多優勢指數，做空劣勢指數，

股指期貨多空組合

這樣我們的收益就完全取決于兩個指數之間的差異，整體的資金曲線也會和大盤都是無關，由于策略比較復雜，本期篇幅有限就不展開了，

關于本文如果還有其它不明白的地方，可以加我微信xbx3642溝通，