10%长期年化真的挺容易的：国内版全天候风险平价策略

您可以自行，快速创建自己的可实盘策略。

我们花30秒来配置经典的“大小盘趋势轮动策略”。

第一步，选择投资标的池，这里我们选择：沪深300ETF和创业板ETF。

第二步，配置交易规则：

这里我们只引入一个因子，就是20日动量，命名为roc_20。

第三步：（保持默认值即可）

搞定：

界面代码发下（今天或明天打包发布）：AI量化实验室——2024量化投资的星辰大海

import streamlit as st
import requests
import pandas as pd
from engine.task import Task
from engine.engine import Engine

url = 'http://ailabx.com/api/funds'


@st.cache_data
def get_funds():
    datas = requests.get(url).json()
    dict_data = {item['symbol']: item['name'] + '({})'.format(item['symbol']) for item in datas}
    return dict_data


task = Task()


def select_funds():
    def _select_funds_format(x):
        return get_funds()[x]

    symbols = st.multiselect(label='请选择基金：', options=list(get_funds().keys()),
                             format_func=lambda x: _select_funds_format(x))
    task.symbols = symbols


def select_period():
    periods = {'RunDaily': '每天运行', 'RunWeekly': '每周运行', 'RunMonthly': '每月运行', 'RunQuarterly': '每季度运行',
               'RunYealy': '每年运行',
               'RunDays': '自定义天数'}

    def _period_format(x):
        return periods[x]

    period = st.selectbox(label='请选择调仓周期', index=0, options=list(periods.keys()),
                          format_func=lambda x: _period_format(x))
    if period == 'RunDays':
        days = st.number_input(label='请输入天数', min_value=1, max_value=365)
        task.algo_period_days = days
    task.algo_period = period


def select_weights():
    weights = {
        'WeightEqually': '等权分配',
        'WeightFix': '固定权重',
        'WeightERC': '风险平价'
    }

    def _weight_format(x):
        return weights[x]

    weight = st.selectbox(label='请选择权重分配', options=list(weights.keys()), format_func=lambda x: _weight_format(x))
    if weight == 'WeightFix':
        fix_weigths = st.text_input(label='请输入权重(逗号分隔)', value='[]')
        task.algo_weight_fix = eval(fix_weigths)
    task.algo_weight = weight


def add_features():
    col1, col2 = st.columns(2)
    with col1:
        features = st.text_area(label='因子表达式')
        task.features = features.split('\n')
    with col2:
        feature_names = st.text_area(label='因子名称')
        task.feature_names = feature_names.split('\n')


def buy_and_sell_rules():
    col1, col2 = st.columns(2)
    with col1:
        buy_rules = st.text_area(label='买入规则')
        task.rules_buy = buy_rules.split('\n')
    with col2:
        sell_rules = st.text_area(label='卖出规则')
        task.rules_sell = sell_rules.split('\n')


def order_by():
    order_by = st.selectbox(label='排序因子', options=task.feature_names)
    task.order_by = order_by


def backtest():
    if st.button(label='开始回测'):
        e = Engine(task)
        e.run()
        df = e.get_df_equities()
        ratio = e.get_ratios(df)
        orders_df = e.get_orders_df()
        st.write(ratio)
        print(ratio)
        st.line_chart(df)

后端功能大重构进展比较顺利，后面还会有一些小细节的持续改进。

回归Quantlab，本周要发布的源代码版本是V3.7。

用户可以低代码创建自己的策略，进一步降低使用门槛。数据在服务下载，当然大家可以自行下载到本地。

ETF选择，可以检索名称或者symbol：

def select_funds():
    def _select_funds_format(x):
        return get_funds()[x]
    symbols = st.multiselect(label='请选择基金：', options=list(get_funds().keys()), format_func=lambda x:_select_funds_format(x) )
    st.write(symbols)

选择调仓周期：

def select_period():
    periods = {'RunDaily': '每天运行', 'RunWeekly': '每周运行', 'RunMonthly': '每月运行', 'RunQuarterly': '每季度运行',
               'RunYealy': '每年运行',
               'RunDays': '自定义天数'}

    def _period_format(x):
        return periods[x]

    period = st.selectbox(label='请选择调仓周期', index=0, options=list(periods.keys()),
                          format_func=lambda x: _period_format(x))
    if period == 'RunDays':
        days = st.number_input(label='请输入天数', min_value=1, max_value=365)
        st.write('每{}天凋仓'.format(days))
    st.write('您选择调仓周期：{}'.format(period))