MACRO-01

跨资产动量

利用不同资产类别之间的领先滞后关系:股票动量可以预测大宗商品,避险资产的动量反映风险偏好。根据跨资产信号而不是资产自身的动量来配置。

MacroCross-AssetLeading Indicator

基本信息

适用场景存在经济联系的多元资产池
信号频率每日
典型持有期几周
资产类别指数、大宗商品、外汇
测试市场数1
数据截至2026-11-10

回测结果怎么看

  • 在 1 个市场中的 1 个,近 5 年的年化收益跑赢买入持有。
  • 在 1 个市场中的 1 个,最大回撤比买入持有更小。
  • 夏普最高的市场:SPY(夏普 1.04,年化 11.3%)。

权益曲线

0.721.652.583.514.44 2017201820192020202120222023202420252026
跨资产动量 等权组合 · SPY, 2017-11-09 → 2026-11-10, 起点归一为 1

评分与风险画像

Arena Score: 85.8SPY, 近 5 年
收益质量 · 30%100
回撤控制 · 25%58
稳定性 · 20%85
稳健性 · 15%97
统计可信度 · 10%99

每一项都是和同一市场、同一窗口内所有策略比较的百分位(100 为最好)。

大跌行情中的表现(SPY)

时期策略买入持有
2018 年四季度下跌-6.7%-13.9%
新冠暴跌(2020 年 2–3 月)-15.9%-25.5%
2022 年熊市-9.4%-9.1%
市场在 200 日均线上方时(年化) · 67%+12.5%+20.1%
市场在 200 日均线下方时(年化) · 33%+6.8%+8.7%

大跌时期按美股划分。是否在 200 日均线上方用前一天的状态判断,不存在未来函数。

样本外检验(SPY)

检验项数值
选出的参数在各自 3 年训练期里的平均夏普1.27
同一组参数在之后 6 个月真正交易时的夏普1.32
同样这些月份一直用默认参数的夏普1.26
重新选参次数 / 参数实际更换次数12 / 4
全部历史上夏普为正的参数组数9 组中 9 组
各组参数的夏普:最低 / 中位数 / 最高0.96 / 1.06 / 1.11

样本外区间从 2020-11-09 开始。训练期的数字因为是从 9 组参数里挑最好的,一定偏好看;样本外的数字才是策略真正赚到的。下降很多,或者只有某一组参数好,都是过拟合的信号。滚动前推测试是怎么做的。

各市场结果(近 5 年)

市场年化收益买入持有年化夏普最大回撤买入持有最大回撤波动率Arena Score
SPYSPDR S&P 50011.3%9.1%1.04-20.4%-25.1%10.8%86

策略指标基于日收益,未扣除交易成本;买入持有为同一市场、同一窗口的数据。按夏普比率排序。

SPY 在不同时间窗口的表现

窗口总收益年化收益夏普索提诺最大回撤上涨日占比交易数
近 1 年+6.4%6.4%0.750.94-9.0%54%251
近 3 年+74.4%20.4%1.912.65-9.0%58%750
近 5 年+70.9%11.3%1.041.46-20.4%55%1253
全部历史+146.7%10.6%1.011.28-20.4%55%2223

交易规则

Entry

SPY momentum positive -> long risk assets
GLD momentum positive -> defensive

Exit

Signals reverse

Indicators

SPY momentum -> predicts risk assets
GLD momentum -> signals risk aversion
Cross-correlations with lag

Inputs

Lookback = 21
Lag = 5
Threshold = 0

Position sizing

Based on signal strength

Risk controls

Volatility adjustment

策略证据

下面只列出可用的已校验证据包;没有证据不代表通过验证。

证据覆盖范围

已校验 1 / 1 个预定策略与市场组合

备注

  • 股票经常领先于大宗商品
  • 黄金往往领先于避险行情
  • 滞后期用来捕捉预测关系

相关策略

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