策略篇
我们知道,择时非常难。
轮动相对容易。
指增本身也是轮动。它介入主动管理与被动管理之间。
轮动本质也不预测。
比如多因子评分,还是动量轮动。这里的轮动因子,就是相对优势。我们持有有相对优势,淘汰相对落后的。
但K通常不能取太小,为何。
就好比按考试成绩排名,我们应该把前20%的同学都保留,甚至更多。而不应该只取第1名,这里存在随机性。
import algos_extend K = int(len(symbols)*0.3) print(K) s = bt.Strategy('轮动不择时', [ algos_extend.SelectTopK(df_roc,K), bt.algos.WeighEqually(), bt.algos.Rebalance()]) s_pick = bt.Strategy('轮动+择时', [ bt.algos.SelectWhere(signal), algos_extend.SelectTopK(df_roc,K), bt.algos.WeighEqually(), bt.algos.Rebalance()]) bench_bh = bt.Strategy("benchmark-等权-买入并持有",[bt.algos.RunOnce(), bt.algos.SelectAll(), bt.algos.WeighEqually(), bt.algos.Rebalance()]) bench = bt.Strategy("benchmark-等权-月平衡",[bt.algos.RunMonthly(), bt.algos.SelectAll(), bt.algos.WeighEqually(), bt.algos.Rebalance()]) bench_erc = bt.Strategy("benchmark-风险平价-月平衡",[bt.algos.RunMonthly(), bt.algos.SelectAll(), bt.algos.WeighERC(), bt.algos.Rebalance()]) stras = [s,s_pick,bench_bh,bench] bkts = [] for s in stras: bkt = bt.Backtest(s, df_close,progress_bar=True) bkts.append(bkt) res = bt.run(*bkts) res.plot()
专栏篇
对于AI量化而言,数据是基础:
星球专栏已经更新到数据部分,基本写完了。
调一些api,存储到mongo很简单,但如何设计一个通用的,可扩展的,可持续更新的数据管理,还是需要花一番心思。
下面是我们的最佳实践:
现在这一套代码,无论是更新etf, 可转债,股票,期货都是通用的,基本就是配置一个表名即可以入库。
维护起来比较省心省力。
吾日三省吾身
郭有才火了,山东菏泽南站也火了。
流量为王的时代,做生产者很重要。
其实,任何年代皆如此,从web 2.0开始,自媒体登上历史舞台。
互联网给了草根无限可能。
早年只能通过表演,出唱片,现在自己一个屏幕,都可以默默努力。
当然,不是所有人都有好的故事,好的才艺,能唱会跳。况且,能唱会跳高颜值的人不要太多。
但持续生产可以打动人心的,有长期价值的内容一定是铁律。
你的努力,需要让世界看得见。
很多人说,娱乐至死有什么价值?——那流行娱乐有什么价值,电影有什么价值呢?——就是情绪价值吧。
在经济下行周期,大家都迷茫,压抑。
需要释放,需要共情。
我们需要一些故事,努力可以有未来,一些普通人,平凡人,他们的善良,勤奋,美好的爱情。。。
董宇辉也为现象级明星,也因为他提供了巨大的情绪价值。
我们心里,总得信点啥。
不确定的时代,带来的不安全感。
要在发展中解决所谓不安全感的问题,不能因为可能的风险,就啥也不干。不发展才是最大的不安全,你有能力了,就算出现一些意料之外的事情,也能轻松解决。
明天会发生什么,不知道。
当然不是说随意冒险,而是尽量评估,然后用心去做,但不必过份思虑。
其他的,一切皆是体验,“允许一切发生”。
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