逆境让人成长
一年多前，择时君意识到把全部身家压住到A村的局限性，于是就开始琢磨着怎么把资产分散投到不同的地方。今年1月，我写了篇文章《我对全天候配置的理解与看法》，算把自己对资产配置的一些基本想法给捋顺了。
随后准备着手构建组合，当时摆着我面前有两套方案，一是采用桥水的方式构建全天候组合，二是大类资产轮动。正好群里的标哥在大类资产量化轮动积累了不少经验，于是我果断的选择了后者，毕竟有高手带着，可以少走弯路。
量化往事
说到量化投资，2015年那会儿择时君就开始自己捣鼓，用自写的回测系统来搞公募基金的轮动。到了2016年，国内突然冒出一大堆模仿国外Quantopian的量化回测网站，像聚宽、米筐、优矿、掘金，连京东都来掺了一脚。
择时君在2016年也加入了宽客的大队伍，开始研究修改“E大张的”28轮动模型，直到2018年，干眼症的困扰以及没有码农的天分，最终离开了量化模型领域，开始慢慢转型轻资产的主动基金研究。
说回上面的量化平台，投资者至少需要掌握Python或者Java等编程语言，才能把自己的投资点子编程机器能懂的语言，对于不懂编程的朋友因此就被拒之门外了。
不过，好消息是，有个叫“果仁”的网站，给朋友们开了一道窗。网站内置了大量指标，包含技术指标、财务指标、行情指标等等，在不具备编程能力的情况下，普通投资者也可以搞出自己的量化模型，比如“持有封基”老师就常年在果仁网上活跃。
量化新起点
这次我能够重新回到量化投资的怀抱，多亏了“果仁网”的牵线搭桥。毕竟，不用整天对着电脑敲代码，这对我这个干眼症患者来说，简直就是福音。
接下来的工作就变得相对简单了，准备好了吗？开始咯！在什么样的因子里面挖呀挖呀挖，种什么样的因子开什么样的花……
简单来说，就是投入大量的时间与精力去挖掘有一定预测能力的因子(规律)，构建起一个因子库。然后，我们从中筛选多个因子，用它们来构建ETF的筛选条件与评分模型，接着就是一轮接一轮的回测、参数调整和再次回测。
经过将近两个月的头脑风暴和上千次的回测，一个初步合格的大类资产轮动模型就这样一步步打磨出来了。
这个轮动模型挑选了相关性较低的五种ETF进行投资组合的轮换，覆盖了不同市场和风格的资产，且它们之间具有很好的互补性，它们分别是：
沪深300ETF（510300），代表A股市场中的成熟大市值企业；
创业板ETF（159915），代表创新成长型企业；
纳斯达克100ETF（513100），代表美国的科技股；
黄金ETF（518880），代表贵金属大宗商品；
华宝油气（162411），代表能源大宗商品。
我们的策略是在这些ETF中挑选表现最为强劲的品种，并配合择时信号，进行轮动操作。回测数据方面，由于华宝油气ETF的成立时间较晚，我们的测试时间选定为：2015.1.1-2024.4.12：
好小气，不让显示图片。。。
数据分析：
累计收益率3158%，年化收益率45.7%，最大回撤20.51%，夏普比1.63（无风险利率4%）。平均持有天数10.95天，换手率1895.71%，交易赢率59.67%，平均交易收益2.33%。（交易成本单边千分之一，对标基准替换为5类etf的平均涨跌幅）
嘿，先说说这些数据，特别是年化收益率，大家看后乐一乐就好。毕竟，这些都是经过调优的结果，多少有点“作弊”的嫌疑。虽然我们在避免过度拟合上下了大力气，但这事儿吧，还是不能打包票说完全没问题。
老实说，如果这个策略真刀真枪上战场后，长期表现能有回测结果的六成，我就已经心满意足、谢天谢地了，真的不敢有太多奢望。
$黄金ETF(SH518880)$$纳指100ETF(SZ159660)$$华宝油气LOF(SZ162411)$
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