大美基金量化交易的算法改进

之前的算法没有考虑仓位控制,只以单个股票做分析,没有把每只股票放到一起来进行比较分析,这就导致一个资金权衡的问题:在有限资金的情况下:当需要减仓时,卖哪只股票,卖多少?当需要加仓时,买哪只股票,买多少

之前的算法没有考虑仓位控制,只以单个股票做分析,没有把每只股票放到一起来进行比较分析,这就导致一个资金权衡的问题:

在有限资金的情况下:

当需要减仓时,卖哪只股票,卖多少?

当需要加仓时,买哪只股票,买多少?

随着近一段时间对仓位控制的理解和验证,认为有必要把仓位控制也加入到量化交易中。于是这几天把仓位控制的相关代码编了一通,加入到了交易算法中。今天基本有了初步的成果。重新对2015.01.01-2021.12.31跑了一遍测试数据,结果给大家分享下:

自选股票池(147只)

年化收益24%,一直持有近8个点。改进后的算法较一直持有领先16个点。

大美基金量化交易的算法改进

随机500(第一次)

年化收益33%,一直持有3个点。改进后的算法较一直持有领先30个点。

大美基金量化交易的算法改进

随机500(第二次)

年化收益15%,一直持有近5个点。改进后的算法较一直持有领先12个点。

大美基金量化交易的算法改进

随机500(第三次)

年化收益19%,一直持有近5个点。改进后的算法较一直持有领先15个点。

大美基金量化交易的算法改进

随机500(第四次)

年化收益38%,一直持有4个点。改进后的算法较一直持有领先34个点。

大美基金量化交易的算法改进

随机500(第五次)

年化收益27%,一直持有4个点。改进后的算法较一直持有领先23个点。

大美基金量化交易的算法改进

这期间大盘涨幅大概为10%,均摊到年化也就1个多点。沪深300涨幅多一些,涨幅大概25%,均摊到年化3-4个点。在一直持有模式下,年化收益均值在4个点左右,这个沪深300的收益率是差不多的。

而改进后的几次年化都能在15%以上,平均20%问题不大,已初步达成我之前预期年化收益20%的小目标。

这里稍微解释下一直持有模式。就是从2015.1.1日起,每只股票都买100万的,然后一直持有到2021.12.31日,计算总收益。可以看出这种模式占用资金量大,500个标的就是500个100万,而且收益率相对较低。很多ETF基金其实就是这么操作的,只不过股票池是相对来说挑选过的,参考自选股票池的模拟。

而自己编制的量化交易模式,是只有建仓时才需要占用资金,而且总资金规模是恒定的,就是100万(因为是模拟交易,都是可以自己设置的)。这样资金利用率就会很高。在资金不用的时候,还可以做逆回购,这里都没把这部分收益算进去。考虑进去的话年化收益还能再提高1个点。

投资是长期的事业,短期年化10几个点的收益率可能你看不上眼,但是长期以10年为单位坚持,后期的收益是相当的恐怖,最主要的是可以不用再打工,活得相对自由些、体面些。

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