年化35%，回撤率20%，可在策略页下载参数（python全系统源码） 原创内容第686篇，专注量化投资、个人成长与财富自由。今天的策略：做一个海外资产轮动：投资标的池如下：年化35%，回撤率...

《量化投资》- 数字化投资策略分析 #生活技巧# #理财投资建议# #投资书籍推荐#

原创内容第686篇，专注量化投资、个人成长与财富自由。

今天的策略：做一个海外资产轮动：投资标的池如下：

年化35%，回撤率20%，还可以。

网页链接，可以查看所有策略列表。

大家可前往策略页下载策略，在Quantlab6.0里可以调试、运行，看策略。网页链接{quantlab6.0及quantlab ai v0.2发布| 含债券轮策略及OpenAI Swarm本地化改造}

新增RSRS标准分技术指标：

ETF列表显示RSRS原始分：

吾日三省吾身

关于量化投资的近期思考。

从大类资产配置及定期再平衡，近乎被动式的管理，很适合本金体量较大的个人理财之用，基本不用操心，可以跟得上市场大涨，也不会做过山车。

所谓“全天候安睡”不过如此。

然后就是ETF的趋势策略，全市场，全品类是ETF的优势，加上动量的轮动与择时，能玩出一些不错的策略。——这个是咱们星球过去一年在提供的策略方案。

接下来呢。

考虑到好多朋友股票是做短线（价值投资确实也不需要量化，或者自己拿 excel表分析数据更方便）。

我问过几个朋友，如果是短线为何不做期货呢？

基本答案都是不熟悉或者觉得风险高。——股票风险也不小呀。

单边市和无法日内交易，量化就不太容易发挥效用。

因此，期货天然更适合量化交易。

很多私募是从期货转股票，原因其实是股票的容量大，上了规模之后，期货策略的盘子不够。

但个人或者中小投资者并没有这个问题。

期货的切入点，直接从实盘开始。

实盘里vnpy的接口最丰富，还有wonder trader(wtpy和C++的回测引擎)，但回测框架，我目前还是倾向于backtrader。这样多数用户不用再学一个新框架和写法。

backtrader + ctpbee做期货的实盘。

重点仍然是因子和策略。短线看，基本面的因素就比较小的，或者可以人工+GPT大模型的方式来判断。

星球提供本地化运行环境的全部框架代码：AI量化实验室——2024量化投资的星辰大海

AI量化实验室 星球，已经运行三年多，1200+会员。

quantlab代码交付至5.X版本，含几十个策略源代码，因子表达式引擎、遗传算法（Deap）因子挖掘引擎等，每周五迭代一次。

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世界是复杂的，不确定的，那我们计划与努力的意义是？

——提升成功的概率。

但行好事，莫问前程。

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作者：AI量化实验室（专注量化投资、个人成长与财富自由）

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