PORT-01 · 组合与配置
风险平价
风险平价分配权重，使每个资产对组合总风险的贡献相等。用逆波动率做简单近似，也可选择用协方差矩阵修正。
PortfolioRisk ParityOptimization
基本信息
适用场景多资产分散配置
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 1 个，最大回撤比买入持有更小。
- 夏普最高的市场：RISK-PARITY（夏普 1.04，年化 8.2%）。
权益曲线
评分与风险画像
Arena Score: 54.9RISK-PARITY, 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%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4.0%
最长回撤469 天
日 VaR（95%）-0.76%
夏普为正的概率99%
相对买入持有的 Beta0.56
Alpha（年化）+0.5%
正收益月份占比67%
扣 10 bp 成本后年化8.2%
年化收益 90% 区间（Bootstrap）2.1% 至 14.9%
最大回撤 90% 区间（Bootstrap）-20.0% 至 -7.2%
大跌行情中的表现（RISK-PARITY）
| 时期 | 策略 | 买入持有 |
|---|---|---|
| 2018 年四季度下跌 | -8.2% | -15.9% |
| 新冠暴跌（2020 年 2–3 月） | -13.9% | -26.0% |
| 2022 年熊市 | -11.3% | -4.4% |
| 市场在 200 日均线上方时（年化） · 69% | +4.0% | +6.9% |
| 市场在 200 日均线下方时（年化） · 31% | +4.0% | +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（RISK-PARITY）
| 检验项 | 数值 |
|---|---|
| 选出的参数在各自 3 年训练期里的平均夏普 | 0.44 |
| 同一组参数在之后 6 个月真正交易时的夏普 | 0.52 |
| 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 / 4 |
| 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 | 0.52 / 0.52 / 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 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RISK-PARITYRisk Parity | 8.2% | 13.8% | 1.04 | -15.5% | -16.5% | 7.9% | 55 |
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。
RISK-PARITY 在不同时间窗口的表现
交易规则
Entry
Weight proportional to 1/volatility Normalize to sum to 1
Exit
Monthly rebalance
Indicators
Rolling volatility Correlation matrix
Inputs
Lookback = 60 Rebalance = Monthly
Risk
Equal risk contribution target
策略证据
- RISK-PARITY · 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
- 经典风险平价使用逆波动率
- 更复杂的版本使用协方差矩阵
- 因桥水的全天候策略而广为人知
- 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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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。