首先,这个组合是用JupyterLab写的,分了两部分,第一部分是模型的开发,第二部分是基于模型并用最新的数据来update,验证模型的有效性。由于两部分都写在一个文档里面,确切来讲没有时间戳能够证明这个模型的完成时间。
Anyway,我还是想把模型最初的样子记录下来。
用于模型开发调参的数据截止到2021年5月19日,在这一天,参数确定,模型生成。
模型中心思想:每隔一段时间,对组合内的商品进行调仓。从持仓第一天开始,按比例投入100%资金,后续仅调仓或空仓,不再投入资金。
确切来讲,这个略为简陋的投资组合是由两个组合数据直接平均出来的,所以还有改进的空间。
组合1由黄金、原油、纳斯达克指数、沪深300指数组成。
组合2由白银、上证50指数、创业板指、标普500指数组成。
数据来自YahooFinance和Tushare。
一起来看看模型生成时的数据表现,截止到2021年5月19日。
以下是组合1的数据表现,净值从1开始。
以下是组合2的数据表现,净值同样从1开始。
因为数据能回测的时间有点不一样,所以起始时间是不一样的。
以下是投资组合的数据表现,净值从1开始,时间从2011年6月2日开始。
说实话,因为是5月份开发出来的模型,所以现在觉得把组合1和组合2直接按分别最初的净值1分别乘以0.5加权是有问题的。
现在一起来看看模型的后续数据表现,截止到2021年10月7日。
如果模型是work的,数据表现出来的应该是不断地创新高。
组合1的表现(确实是创新高了)
与沪深300的表现对比。
如果调整了起始时间的话,表现稍差,但可以横向比较3个组合的表现。
组合2的表现(模型让空仓了)
与沪深300的表现对比。
P.S. 组合净值不变的时候说明是空仓。
投资组合的表现(这个已经想忽略了,虽然走势也还行)
与沪深300的表现对比。
具体年收益率如下(2021年的截止到10月7日),c_1、c_2、c_3分别代表组合1、组合2、投资组合。
总的来说,组合1和组合2都有表现不错的时候,所以最主要是看如何有机地结合起来。
下次开始会在新文档继续更新数据,或许公开调仓记录。