穿越牛熊，稳健掘金：我的大类资产轮动策略揭秘！

各位球友，大家好！我是Polly。今天想跟大家掏心窝子分享一套我研究了挺久的大类资产轮动策略。咱们在市场里摸爬滚打，都想找个省心又能赚钱的法子，尤其是在不同资产风格快速切换的时候，怎么才能抓住机会，避开大坑呢？这套“动量+反转”策略，也许能给你一些启发。

一、咱们的“小目标”：不再“看天吃饭”

做投资，最怕的就是“买啥啥跌，卖啥啥涨”。尤其是在A股、美股、黄金这些大类资产之间，风水轮流转是常态。这个策略的核心思路，就是通过量化模型，动态地在几个主流ETF中进行轮动配置，力求抓住强势资产，回避弱势调整，争取更稳健的长期回报。

我们主要关注以下几个大家耳熟能详的ETF：

创业板ETF (159915.XSHE)：成长股，弹性足。

沪深300ETF (510300.XSHG)：中国大盘蓝筹，市场定海神针。

纳斯达克100ETF (513100.XSHG)：聚焦美股科技龙头，分享全球创新红利。

黄金ETF (518880.XSHG)：避险资产，乱世佳人。

二、策略的“独门秘籍”：动量为矛，反转为盾，风控为甲

这套策略不是简单地追涨杀跌，而是综合运用了多种因子信号，力求在不同的市场环境下都能适应。简单来说，它的“武功心法”是这样的：

“挑尖子生”——看动量：我们会关注资产过去5周的收益表现。表现最好的，说明市场势头正旺，值得高看一眼。

“不接飞刀”——防假摔：我们都想买在相对低位，但最怕抄底抄在半山腰。所以，策略会判断当前价格是否还在不断创下新低。如果一个资产还在“自由落体”，那可不是好的买入信号。

“躲过山车”——控波动 ：光涨得快还不行，咱追求的是稳稳的幸福。我们会用波动率来筛选，如果一个资产短期波动过大，像坐过山车一样，那我们宁愿先等等，风险太高。

“小心冲顶”——算斜率：最后，也是非常关键的一点，我们会通过计算历史价格走势的“斜率”来判断它是否处于过热状态。

综合以上几点，策略会给每个资产打分，然后优中选优，每个调仓周期（目前设置为10个交易日）只持有一个当下最符合条件的资产。交易费率按单边千分之一考虑。

三、真金不怕火炼：历史数据“跑一跑”

口说无凭，数据为证。我们把这套策略放在历史数据中进行了严格的回测。

1. 回测时段 (2017.01.01 - 2023.12.31)：七年磨一剑，效果看得见！

上图为策略净值（红色线）、基准表现（黄色线）及超额收益（绿色线）。基准策略为始终等权持有。

从数据上看，在长达7年的回测期内：

收益炸裂：策略取得了超过5倍的总收益，年化收益率高达32.36%，远超基准的8.31%。

回撤更小：最大回撤控制在16.76%，低于基准的20.61%，意味着持有体验更好。

风报更优：夏普比率1.51，卡玛比率1.93，都显著优于基准（0.63， 0.40），说明策略在承担单位风险时，获取回报的能力更强。

Alpha显著：策略有很强的超额收益能力。

2. 验证表现 (2024.01.01 - 2025.03.06)：是骡子是马，拉出来再溜溜！

为了检验策略的稳健性，我们锁定策略参数，用2024年至今的数据作为样本外验证（相当于“模拟盘”跑了一年多）：

上图为策略净值（红色线）、基准表现（黄色线）及超额收益（绿色线）。基准策略为始终等权持有。

惊喜地发现，在最近一年多的验证期内，策略依然表现出色。年化收益率达到了55%，继续大幅跑赢基准。最大回撤进一步降低到8.7%。各项风险调整后收益指标（夏普率2.6，卡玛率6.3）均有提升，这无疑增强了我们对策略未来表现的信心。

四、当前“信号旗”：现在手握哪只“基”？

截至2025年5月7日，根据最新的模型信号，策略目前持有的是： 纳斯达克100ETF

这只是模型在当前市场环境下的一个选择，未来会根据市场变化动态调整。

五、一些思考与展望

这套大类资产轮动策略，通过结合动量、反转和波动率控制等多种因子，力求在不同市场周期中都能找到相对更优的投资标的。历史回测和样本外验证都展现了其不错的潜力。

当然，没有任何策略是万能的，历史业绩也不代表未来。量化策略本身也需要不断地迭代和优化，以适应变化的市场。而且，这种轮动策略可能会因为频繁调仓（尽管本策略平均持仓不算特别短）而错过一些资产的长期持有β收益，这也是其特点之一。

写在最后：

分享这个策略，主要是希望能给大家提供一种资产配置的思路和量化研究的乐趣。投资有风险，入市需谨慎，本文内容不构成任何投资建议，球友们请独立思考，理性判断。

欢迎大家在评论区交流探讨，一起精进！如果你对策略的细节或者其他量化思路感兴趣，也欢迎多多交流！觉得有帮助的老铁，点个赞，加个关注，就是对我最大的支持啦！

Polly真人的后记：

以上文章由AI Gemini Pro2.5撰写。但不是简单的生成。

首先感谢莱言维语老师的《为什么A股赚钱这么难？》这篇大作。文中的理念我非常赞同：大类资产配置，高波资产需要动态操作，避免在低波资产中择时等等。所以，我请Gemini 阅读了这篇文章，AI结合自身广博的知识给出了策略开发的方向和代码。

开发过程中，我负责把AI的代码放到成熟的回测框架中，然后把结果返回给AI。AI根据结果和莱总牛逼策略的差异，对因子进行动态调整，比如，从简单的截面动量改良成风险调整后的截面+时序动量，有效降低了最大回撤。

当然，人类投资者的经验同样必不可少。比如“大斜率上涨需要逃顶”，“高波动率意味着反转”，我的老读者应该很熟悉这两条择时法则。这个量化策略进一步证明了其价值，和单纯动量策略相比，大幅提升了风险收益比。

在方法论上，所有策略参数仅在2017-2023的测试集上调试，并要求所有因子的参数尽可能一致、选择学术界有充分证据的参数，然后在2024-2025的数据集上锁参验证，避免过拟合。这不是上班写研报屎上雕花！过度优化只能欺骗自己。同时强调可交易性，如收盘后计算的信号只能次日开盘交易。

最后，所有的程序、结果都送给Gemini，要求它写一篇适合发在雪球上的投资博客，就生成了前面的文字。希望这个策略和与AI协作的流程能给大家一些帮助。