MACRO-02 · 市场状态识别

风险偏好开关

用多种信号(波动率、动量、相关性)构建综合风险情绪指标。风险偏好上升时偏向股票和大宗商品,风险偏好下降时转向黄金并降低敞口,按状态概率动态配置。

MacroRegimeRisk Sentiment

基本信息

适用场景需要分散风险的多资产组合
信号频率每日
典型持有期几天到几周
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 0 个,近 5 年的年化收益跑赢买入持有。
  • 在 1 个市场中的 0 个,最大回撤比买入持有更小。
  • 夏普最高的市场:SPY(夏普 0.40,年化 5.8%)。

权益曲线

0.671.883.094.305.50 2017201820192020202120222023202420252026
风险偏好开关 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: 42.8SPY, 近 5 年
收益质量 · 30%50
回撤控制 · 25%15
稳定性 · 20%47
稳健性 · 15%43
统计可信度 · 10%82

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+4.1%-13.9%
新冠暴跌(2020 年 2–3 月)-8.0%-25.5%
2022 年熊市-8.7%-9.1%
市场在 200 日均线上方时(年化) · 67%+21.0%+20.1%
市场在 200 日均线下方时(年化) · 33%+15.5%+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1.29
同一组参数在之后 6 个月真正交易时的夏普0.95
同样这些月份一直用默认参数的夏普1.09
重新选参次数 / 参数实际更换次数12 / 5
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1.07 / 1.13 / 1.17

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 5005.8%9.1%0.40-28.2%-25.1%18.0%43

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-0.3%-0.3%0.180.23-24.1%50%30
近 3 年+60.6%17.1%0.961.38-24.1%52%57
近 5 年+32.8%5.8%0.400.59-28.2%51%104
全部历史+381.4%19.1%1.071.50-28.9%47%152

交易规则

Entry

Risk-On: SPY trend up + low vol
Risk-Off: SPY trend down + high vol

Exit

Regime switches

Indicators

Realized volatility percentile
Trend indicator (MA)
Momentum
Composite risk score

Inputs

Vol_Lookback = 20
Mom_Lookback = 63
Vol_Threshold = 0.20

Position sizing

100% risk assets or 100% safe haven

Risk controls

Gradual transitions to avoid whipsaws

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

  • 多信号方法更稳健
  • 波动率是关键的状态指标
  • 避险配置在危机中提供保护

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。

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