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
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)。
持仓时间占比100%
Ulcer 指数4.9%
最长回撤614 天
日 VaR(95%)-0.64%
夏普为正的概率89%
相对买入持有的 Beta0.29
Alpha(年化)-0.4%
正收益月份占比60%
扣 10 bp 成本后年化3.2%
年化收益 90% 区间(Bootstrap)-1.7% 至 9.4%
最大回撤 90% 区间(Bootstrap)-22.8% 至 -7.8%
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 Variance | 3.4% | 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
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
- MIN-VAR · 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
- 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。