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
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)。
持仓时间占比100%
Ulcer 指数8.0%
最长回撤685 天
日 VaR(95%)-0.99%
夏普为正的概率99%
相对买入持有的 Beta0.50
Alpha(年化)+6.1%
正收益月份占比62%
扣 10 bp 成本后年化8.6%
年化收益 90% 区间(Bootstrap)2.0% 至 21.2%
最大回撤 90% 区间(Bootstrap)-27.8% 至 -9.7%
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 500 | 11.3% | 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
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
- SPY · 查看证据 2026-11-10
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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回测是基于日线数据的历史模拟,未计入佣金和滑点,不代表未来收益,也不构成投资建议。每个策略的测试方法见方法论。