147-低风险策略升级Pro版
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策略介绍
- 在146-基于场内ETF预期低风险配置策略 基础上做了升级调整,通过全天候资产配置经验来设置更为合理的仓位权重
- 此策略可以作为一个选股和线性策略的常用模版使用
策略概述
低风险策略的系统介绍参考文档:146-基于场内ETF预期低风险配置策略 。在这篇文档里,我们的ETF基金的权重是等权的,但明显很不合理,债券ETF的权重按理应该超配的。因此本文从仓位权重角度进行调整,其他地方均保持不变。
在托尼•罗宾斯(Tony Robbins)的著作《Money: Master the Game》里面,Dalio在接受作者采访时,给出了一组全天候策略资产配置比例的经验数值,根据这组数值定期进行再平衡就可以了。
30%投资于股票(stocks):股价波动大弹性好,在经济上行期收益更支棱。
15%投资于中期债券(intermediate term bonds):能提供稳定的利息收益,经济下行或通胀下行时表现更出色。
40%投资于长期债券(longterm bonds):配置原理同中期债券,但相较于中期债券而言,对利率的变动更为敏感。
7.5%投资于黄金(gold):带有明显的避险属性,在通胀上行和世界动荡时表现出色。
7.5%投资于大宗商品(commodities):在经济上行或通胀上行时大宗商品类资产往往表现优异。
策略流程
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选择ETF:提前确定好ETF标的池:{'510170.SH', '513520.SH', '513030.SH', '159941.SZ', '518880.SH', '159920.SZ', '510300.SH','511010.SH'}
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仓位:根据托尼•罗宾斯的理论分配仓位
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回测:设置调仓周期和买卖点等,回测查看效果
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策略实现
BigTrader模块
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在“k线处理函数”中我们将权重分配到各个标的上
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配置仓位的代码:
# 买入目标持有列表中的股票 for i, x in today_df.iterrows(): if data.current_dt.strftime("%Y-%m-%d") >= '2019-06-25': # 这个日期之前没有 日经ETF 513520.SH weight_map = { # 股票 "513520.SH":0.075, "513030.SH":0.075, "159941.SZ":0.075, "510300.SH":0.075*0.5, "159920.SZ":0.075*0.5, # 债券 "511010.SH":0.55, # 黄金 "518880.SH":0.075, # 商品 "510170.SH":0.075 } else: weight_map = { # 股票 "513030.SH":0.1, "159941.SZ":0.1, "510300.SH":0.05, "159920.SZ":0.05, # 债券 "511010.SH":0.55, # 黄金 "518880.SH":0.075, # 商品 "510170.SH":0.075 } position = weight_map[x.instrument] context.order_target_percent(x.instrument, position)
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策略代码
https://bigquant.com/codesharev3/f1efdb78-483b-4d55-aae9-d42b204d5f82
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