一、大小盘对冲实例分析
- 主要思路：利用股指期货做大小盘对冲检验，先做跨分割配对（做了多 IF 空 IH、多 IC 空 IF 、多 IM 空 IC），回测时间为 2016 年1 月 1 日至 2024 年 12 月 31 日，对冲比率为 1:1（后续可以根据波动率中性等思路进行对冲比率优化）。
- 主要结果：
- 回测结果对比（简单对冲）
- IC–IF、IM–IC（跨风格对冲）明显优于 IF–IH（同风格）。
组合 | 年化收益 | 夏普比率 | 年化波动 | 最大回撤 |
IF–IH | 1.8% | 0.27 | 6.7% | -12.1% |
IC–IF | 13.2% | 0.84 | 15.8% | -30.7% |
IM–IC | 10.6% | 1.58 | 6.7% | -4.9% |
二、春季行情对整年是否有指导作用？
- 主要思路：直观地说，我们想知道的是“如果沪深300（或者其他指数）在春季表现出强劲的上升趋势，这种趋势的“质量”是否能延续到全年”。最朴素也是最传统的做法通常直接比较春季收益率与全年收益率的相关性，但这种方法忽略了收益背后的风险差异，也无法区分“高风险的上涨”与“稳健的上涨”。现采用了风险调整后的收益指标——夏普比，以衡量行情的“质量”而不仅仅是涨幅。首先计算每日收益率，并据此得到每年春季（1月到3月）的年化夏普比，以及当年全年（1月至12月）的年化夏普比。最后通过相关性检验与线性回归模型（全年夏普比 = α + β × 春季夏普比 + ε），检验二者之间的统计关系。若回归系数 β 显著为正，说明春季行情的风险调整后表现越好，全年市场整体表现也越稳健；反之，则表明春季行情更多是阶段性波动，对全年走势的预测力有限。
- 主要结果：
- 实证结果显示，春季行情的年化夏普比与全年夏普比之间普遍呈现正相关，相关系数在0.3–0.5之间，其中中证1000最显著（p≈0.06）。这说明春季行情质量对全年走势具有一定参考意义，尤其是在小盘风格中更为明显。总体来看，春季行情对全年风险调整后收益的解释力有限，但仍可视作一种市场温度计：春季表现越稳健、风险收益比越高的年份，全年大概率呈现更积极的市场情绪与资金流入环境。更进一步需要对春季行情及全年行情进行更加明确的定义，可以找到更好的相关性。
指数 | 相关系数 r | p值 | 回归系数 β | 截距 α | R² | 解读 |
上证50 | 0.37 | 0.17 | 0.26 | 0.19 | 0.14 | 弱正相关，春季走势略影响全年，但解释力有限 |
沪深300 | 0.34 | 0.21 | 0.21 | 0.15 | 0.12 | 与上证50相似，代表大盘整体延续性不强 |
中证500 | 0.38 | 0.16 | 0.17 | 0.02 | 0.15 | 中盘有轻微正相关，春季质量略具参考意义 |
中证1000 | 0.50 | 0.06 | 0.21 | -0.05 | 0.25 | 最显著，小盘春季行情更易延续至全年 |
- 代码：
三、怎么样进行周频以上的指数投资?
- 主要思路：
- 可以参考 PPT 中关于ETF 轮动流程的相关思路
- 核心在于从长期趋势中提炼中期节奏。日内波动噪声过大、月度调仓反应过慢，周频能兼顾趋势跟踪、风险控制与成本平衡。具体步骤：
- 标的选择：优先选择宽基指数 ETF（如沪深300、上证50、中证500、中证1000等），可覆盖不同市值风格，同时选择一些流动性好的费率低的行业/主题 ETF（30-80 只）。
- 数据频率与信号生成：使用周线数据构造动量（过去4周收益）、反转（过去1周收益为负但反弹概率高）和均线信号（5周均线上穿20周均线）等因子（设计多因子模型，包括宏观、行业基本面、资金流、技术面，可加入机器学习因子）。
- 周频（或定期）计算因子值、排名并分配权重等权、得分加权、风险平价，单只 ≤20%
- 风险控制：止损5-10%，实盘监控每日 IC，IC 连续 5 天低于 2% 时自动暂停调仓。
- 评价指标：使用周频夏普比率、信息比率与最大回撤评估策略稳定性。
四、做一个万得微盘的投资策略实证
- 主要思路：
- 策略框架：结合万得微盘的品种（如沪深300与中证1000等），构建多空套利策略，主要思路参考研报东证期货《股指期货套利策略系列四： 跨品种套利的基差、动量与季节性特征》，信号生成主要思路如下⬇️
- 基差套利：分析基差的变化，如大盘与小盘之间的基差变化，构建跨品种套利信号。
- 动量与季节性信号：结合动量指标和季节性效应（如春节效应），对策略信号进行加权。
- 对于多个多空对最终再进行波动率中性加权构建一个完整的投资组合
- 主要结论：最终策略回测结果可优化结果至年化收益13.6%，夏普1.53，最大回撤 6.7%
