PORT-02 · 组合与配置

最小方差

最小方差组合在不需要收益预测的情况下最小化组合总风险(方差),只用协方差矩阵做优化。

PortfolioOptimizationLow Volatility

基本信息

适用场景风险厌恶型配置
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:MIN-VAR(夏普 0.55,年化 3.4%)。

权益曲线

0.701.171.632.102.57 201020122014201620182020202220242026
最小方差 等权组合 · MIN-VAR, 2010-01-04 → 2026-11-10, 起点归一为 1

评分与风险画像

Arena Score: 53.9MIN-VAR, 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%89

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(MIN-VAR)

时期策略买入持有
2018 年四季度下跌-2.8%-15.9%
新冠暴跌(2020 年 2–3 月)-6.6%-26.0%
2022 年熊市-14.2%-4.4%
市场在 200 日均线上方时(年化) · 69%+1.9%+6.9%
市场在 200 日均线下方时(年化) · 31%+5.2%+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(MIN-VAR)

检验项数值
选出的参数在各自 3 年训练期里的平均夏普0.41
同一组参数在之后 6 个月真正交易时的夏普0.39
同样这些月份一直用默认参数的夏普0.40
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0.45 / 0.46 / 0.46

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
MIN-VARMinimum Variance3.4%13.8%0.55-16.5%-16.5%6.6%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。

MIN-VAR 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+2.0%2.0%0.480.82-5.9%50%12
近 3 年+22.4%7.0%1.101.80-6.6%53%38
近 5 年+18.4%3.4%0.550.86-16.5%52%64
全部历史+62.3%2.9%0.450.63-18.5%52%206

交易规则

Entry

Solve min w'Σw s.t. sum(w)=1, w>=0

Exit

Monthly rebalance

Indicators

Covariance matrix

Inputs

Lookback = 60

Risk

Minimum achievable portfolio variance

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

  • 不需要收益预测
  • 受益于低波动异象,常常表现更好
  • 容易集中在低波动资产上
  • 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。

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