MOM-02 · 动量

双动量

Gary Antonacci 的双动量:先选相对动量最强的资产,再用绝对动量过滤;如果选中的资产动量为负,就换成避险资产。

MomentumTactical

基本信息

适用场景多资产战术配置
信号频率每日
典型持有期几个月
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:DUAL-MOM(夏普 0.47,年化 10.9%)。

权益曲线

0.591.662.723.784.85 201020122014201620182020202220242026
双动量 等权组合 · DUAL-MOM, 2010-01-04 → 2026-11-10, 起点归一为 1

评分与风险画像

Arena Score: 53.6DUAL-MOM, 近 5 年
收益质量 · 30%50
回撤控制 · 25%50
稳定性 · 20%50
稳健性 · 15%50
统计可信度 · 10%86

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(DUAL-MOM)

时期策略买入持有
2018 年四季度下跌-40.4%-15.9%
新冠暴跌(2020 年 2–3 月)-33.7%-26.0%
2022 年熊市+29.4%-4.4%
市场在 200 日均线上方时(年化) · 69%+9.8%+6.9%
市场在 200 日均线下方时(年化) · 31%+6.5%+1.7%

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(DUAL-MOM)

检验项数值
选出的参数在各自 3 年训练期里的平均夏普0.70
同一组参数在之后 6 个月真正交易时的夏普0.50
同样这些月份一直用默认参数的夏普0.52
重新选参次数 / 参数实际更换次数28 / 7
全部历史上夏普为正的参数组数3 组中 3 组
各组参数的夏普:最低 / 中位数 / 最高0.50 / 0.53 / 0.53

样本外区间从 2013-01-04 开始。训练期的数字因为是从 3 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
DUAL-MOMDual Momentum10.9%13.8%0.47-40.5%-16.5%32.0%54

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。

DUAL-MOM 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+10.2%10.2%0.480.65-32.5%52%1
近 3 年+64.3%18.0%0.750.91-32.5%56%3
近 5 年+68.1%10.9%0.470.58-40.5%55%7
全部历史+309.2%8.7%0.480.54-46.0%52%24

交易规则

Entry

1. Relative Momentum: Select asset with highest 12M return
2. Absolute Momentum: If selected return > 0, hold it
3. If selected return <= 0, hold safe asset (GLD)

Exit

Monthly rebalance

Indicators

12-month return for each asset

Inputs

Lookback = 252 (12 months)
Safe_Asset = GLD

Risk

Absolute momentum filter avoids drawdowns

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

  • 基于 Gary Antonacci 2014 年的著作
  • 第二版在新月份首次有价格数据时,使用上一条已完成的数据确定目标;仓位仍按引擎延迟规则生效。
  • 以 GLD 作为避险资产代理

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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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