量化编程
27 天前
给 159915 创业板 ETF 做一套"底仓满仓 + 日内双向做 T"的均值回归策略:先靠日内极值与最小变动步长识别出数据真实标的是 159915 而非 511030,再经历单边正T、双向做T、z-score 三轮推翻,最终以"双腿各自为正 + 收紧止损"做到 12 个季度全部跑赢基准、三年做T增厚 +17.33%;同时给出成本敏感性与 413 组邻域参数的稳健性边界——结论严格依赖万0.5佣金与限价成交。
量化编程
27 天前
一个 ETF 动量策略的 QMT 实盘版与离线回测版对账记录:先是发现程序没错但口径有三处偏差,再查出候选池数据缺员 40 只,最后挖出引擎的 T+1 只锁"一轮"不锁"一天"——A 股行业基的专属参数结论因此被整体推翻。
量化编程
2026-09-27
这是系列的第 5 个组合,也是唯一一个把规则写在简介里的:「营收有增长,流通市值排序。一直满仓,净值波动大,长期坚持可能有收益。每周一调仓。」
而且它有 7.13 年完整净值。所以这篇文章可以直接回答一个问题:一个规则说清楚的微盘股策略,长期到底能赚多少、要付出什么代价。 📈
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量化编程
2026-09-27
前几篇拆了三个雪球组合,这次拆第四个。运气好一点:它的全部历史都能抓到(72 条调仓记录 + 356 个交易日净值,没有撞上 2500 条接口上限)。结论比我预想的更值得写——它是四个里唯一一个"相对自己池子"明显跑赢的,但跑赢的方式和直觉相反。🔬
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量化编程
2026-09-27
这两天用自己写的雪球抓取工具,把三个挺有代表性的组合的调仓历史 + 官方净值曲线全量拉下来做了逆向分析。结论比预想的有意思:三个组合的赚钱结构完全不同,而且都没有"选股能力"。 把拆解过程和"该怎么学"一次说清。🔍
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一、拆了哪三个
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| 组合 | 类型 ...
量化编程
2026-09-27
K8 是我自研的窄基 ETF 动量轮动策略(283 只窄基池 + 双闸门择时 + mom120 选股 + MA60 止损)。这两天把它从数据源头、逐笔成交一路验证到 768 组参数的 walkforward 滚动检验,结论有好有坏:策略结构是有效的,但我们过去引用的收益率高估了将近一倍。 把最终方案和踩过的坑一次汇总在...