文章核心观点 - 文章讨论了一种基于创业板、纳斯达克指数和豆粕三个标的进行动量轮动的量化策略 该策略在历史回测中取得了极高的年化收益率 但引发了关于其是否存在“未来函数”和“幸存者偏差”的广泛质疑 [1][2][8] - 核心争议在于 策略的优异表现可能源于事后选择历史上表现良好的标的 而非基于事前的、可复制的逻辑 这导致其未来表现存在不确定性 [2][8][12] 策略表现与数据 - **原始策略表现**：一个基于创业板、纳指、豆粕进行动量轮动的策略 在超过十年的回测中总收益达**2900.29%** 年化收益**30.15%** 夏普比率1.00 最大回撤**36.39%** [1] - **对比基准**：同期上证指数总收益**69.59%** 年化收益**4.18%** 该策略相对上证指数获得了**1669.12%** 的超额收益 年化超额收益**24.93%** [1] - **分年度表现**：策略收益波动较大 例如2015年收益**189.71%** 2014年则亏损**-2.52%** 2022年收益**71.02%** 2024年（截至发稿时数据）收益**69.85%** [1] - **改进策略表现**：另一位用户分享了使用更多元标的（纳指/标普/创业/上50/黄金/原油/恒生/中证500）进行轮动的策略 自2017年以来总收益**3553.16%** 年化收益高达**49.74%** 夏普比率2.44 最大回撤仅**14.93%** [7] - **改进策略年度收益**：该策略在2020年收益**101.64%** 2025年（截至发稿时数据）收益**73.99%** 且在市场下跌的年份如2018年（基准跌**-25.31%**）仍取得**19.28%** 的正收益 [7] 策略规则与参数 - **核心规则**：策略在创业板、纳指、豆粕三个标的间进行动量轮动 使用**20日动量**作为判断依据 每日根据动量满仓调仓至动量最强的标的 [1][4] - **特定参数**：设定了一个**3%** 的溢价率过滤条件 当标的溢价率超过3%时不纳入选择 等待其回落后再考虑 [1] 主要质疑与讨论 - **未来函数质疑**：多位评论者指出 选择创业板、纳指、豆粕这三个特定标的 是站在今天看过去（后视镜）做出的选择 在策略构建时引入了“未来函数” 因为十年前无法预知它们未来的走势会适合动量策略 [2][8][9] - **幸存者偏差质疑**：策略构建可能忽略了“幸存者偏差” 即只选择了历史上表现好、趋势明显的品种 而剔除了那些表现不佳或已消失的品种 这会导致回测结果过于乐观 [12][13][14] - **标的池过窄**：有观点认为 仅用三个标的轮动缺乏说服力 应该使用更广泛的ETF池子进行轮动 以应对未来某些标的可能进入震荡市而失去趋势的情况 [11] - **未来表现的不确定性**：由于策略可能基于历史拟合 且所选标的“不保底” 其未来的表现可能无法复制过去的辉煌 [10] 建议与优化思路 - **扩大标的池**：建议使用更多元、相关性较低的资产类别构建轮动池 例如加入BTC、黄金、原油、恒生指数、中证500等 以增强策略的普适性和鲁棒性 [5][6][7] - **加入现金类资产**：建议在轮动池中加入现金或短期国债 这有助于在找不到明显动量机会时降低仓位 从而减少整体策略的回撤 [14] - **强调风险控制与执行力**：对于非高频量化策略 核心在于合理使用工具进行去伪存真 并坚持执行 其中风险控制和执行力至关重要 [6]