MOM-04 · 动量

资产类别轮动

经典的动量轮动策略：按近期收益给资产排名，配置到最强的品种，同时使用多周期动量和绝对动量过滤。

MomentumTacticalRotation

打开交互图表和其他策略对比

基本信息

适用场景分散的资产类别

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：ROTATION（夏普 0.68，年化 12.9%）。

权益曲线

资产类别轮动等权组合 · ROTATION, 2010-01-04 → 2026-11-10, 起点归一为 1

评分与风险画像

Arena Score: 54.4ROTATION, 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%94

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93%

Ulcer 指数13.6%

最长回撤1069 天

日 VaR（95%）-1.94%

夏普为正的概率94%

相对买入持有的 Beta1.29

Alpha（年化）-3.4%

正收益月份占比67%

扣 10 bp 成本后年化12.5%

Deflated 夏普（扣除运气后）—

年化收益 90% 区间（Bootstrap）0.2% 至 26.6%

最大回撤 90% 区间（Bootstrap）-44.4% 至 -16.4%

大跌行情中的表现（ROTATION）

时期	策略	买入持有
2018 年四季度下跌	-30.4%	-15.9%
新冠暴跌（2020 年 2–3 月）	-7.0%	-26.0%
2022 年熊市	-6.2%	-4.4%
市场在 200 日均线上方时（年化） · 69%	+8.5%	+6.9%
市场在 200 日均线下方时（年化） · 31%	+9.2%	+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（ROTATION）

检验项	数值
选出的参数在各自 3 年训练期里的平均夏普	0.64
同一组参数在之后 6 个月真正交易时的夏普	0.67
同样这些月份一直用默认参数的夏普	0.67
重新选参次数 / 参数实际更换次数	28 / 10
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	0.40 / 0.60 / 0.72

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
ROTATIONAsset Rotation	12.9%	13.8%	0.68	-28.5%	-16.5%	20.3%	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。

ROTATION 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	+38.9%	39.0%	1.53	2.08	-18.2%	59%	2
近 3 年	+89.0%	23.6%	1.30	1.67	-18.2%	59%	10
近 5 年	+83.0%	12.9%	0.68	0.79	-28.5%	53%	17
全部历史	+309.6%	8.7%	0.61	0.72	-30.6%	52%	78

交易规则

Entry

1. Rank assets by momentum
2. Select Top N with positive momentum
3. Equal weight allocation

Exit

Monthly rebalance, drop assets with negative momentum

Indicators

N-month return for each asset

Inputs

Lookback = 126 (6 months)
Top_N = 2
Absolute_Filter = True

Risk

Absolute momentum filter reduces drawdowns

策略证据

ROTATION · 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

把行业轮动的思路用到资产类别上
每月调仓降低交易成本
没有正动量资产时可以持币
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。

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[![Asset Class Rotation Arena Score](https://quantarenas.com/badge/mom-04-asset-class-rotation.svg)](https://quantarenas.com/strategy/mom-04-asset-class-rotation/)

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。