抱团股会一直涨？无脑执行大小盘轮动策略，轻松跑赢指数5倍【附Python代码】
引言:
邢不行的系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python进行量化投资，了解行业研究方向，希望能对大家有帮助。
前言：
巴蛇吞象，扬州跨鹤。人性之贪婪，逝者如此，来者亦然。
王朝兴衰，人生起落。周期之更替，顺之则昌，逆之则亡。
金融市场变化万千，唯独人性与周期，始终如一。
智者善以不变应万变，量化策略亦是如此。从不变的人性和周期入手构建策略，就能经得起市场考验。
本文就从周期角度介绍一个简单有效、拓展性强的量化策略。
策略结果
01
股灾性牛市
如果你最近（2021年1月末）有关注股市，一定会知道这个奇怪现象：
上证指数从2019年1月的2440点至今已经涨到3500点左右，涨幅高达43%。
但是很多个股反而跌破了指数在2440点时的价格：
这段时间内，虽然大部分个股在下跌，但少部分大市值蓝筹股在上涨，它们在指数中权重较大，所以带动指数一起上涨。
大盘涨得飞起，个股却跌得要死，大家称之为股灾性牛市。
1
小市值策略
不过别看最近大市值的股票涨得好，就以为大市值股票一直很好。A股前十几年可是小市值股票的天下。
我在2016年写过一篇文章：《10年翻400倍的策略》（内含代码）。
该策略收益夸张，但却不含任何水分。原理也非常简单：每周选取市值最小的30只股票，持有一周，如此每周循环。
如果从2007年起按照该策略交易，在2020年最高能翻600多倍，虽然最近回撤不少，但净值依旧有400多。
有的同学觉得最近回撤那么多以及注册制的出台，策略已经失效了。
但是市场没有永远的优和差，有的只是不断往复的周期。看看几百年历史的美国市场就知道了。
2
“漂亮50”惨案
从美股百年的历史来看，小市值股票一直是涨得更多的，在学术界也有理论解释。
但市场风格总会轮动
。在1960年末到1970年初的十年间，整个美国股市只有市值最大的50只股票在上涨，历史上称为“漂亮50”行情。
当时大家都在抱团买入大市值的蓝筹股，比如：可口可乐、迪士尼、麦当劳、运通等。这和A股当前的状况很像，只不过美国人买的是可乐，我们换成了茅台。
“漂亮50”会一直独领风骚吗？世事无常，在1972年至1974年间，这些大型蓝筹股开始集体下跌。
“漂亮50”从高点下跌百分比
其中迪士尼跌幅高达80%，跌幅最小的麦当劳也有67%。而同期标普500只跌了37%。
所以大家千万不要觉得基金抱团的大市值蓝筹股，有“护城河”就会只涨不跌。
天下大势，分久必合合久必分。股票市场也一样，一个风格涨久必跌，跌久必涨，都是周期而已。
作为投资者，我们不能一根筋只买大市值或小市值，更好的方法是学会如何在它们之间轮动。不论周期如何波动，只要我们一直风口潮头就行。
下面就和大家分享一个在大小盘之间轮动的量化策略。
02
大小盘风格轮动
为了方便研究和理解，本文将用大盘指数来代表大市值股票，小盘指数来代表小市值股票。
本文以沪深300作为大盘指数，它由A股市值最大的300只股票组成，占总市值的55.9%，妥妥的大市值核心资产。
小盘指数我们选择创业板指数，它由创业板中的100只股票组成，占总市值的9.5%。
1
策略来自市场经验
当你长期泡在市场中，总能觉得自己发现一些了规律。比如我自己就注意到，市场走势存在延续性。
举例来说，上图中2010年9月28日至30日期间，大盘前一个月涨幅优于小盘，次日依旧优于小盘，延续了之前的表现。
同理，2010年11月17日至19日期间，小盘前一个月涨幅优于大盘，次日依旧优于大盘，也延续了之前的表现。
也就是说市场存在惯性。前期涨得多的指数，后期也大概率会涨得多。
当然这只是我肉眼观察到的现象，不一定普适。但不妨碍我尝试着基于此构建一个量化策略。
其实很多量化策略就来自这些实盘经验。把这些经验数量化、规则化形成一套严谨的买卖逻辑，就能构建一个完整的量化策略。
2
风格轮动策略
根据市场惯性经验，我们构建如下量化策略：
1. 交易对象：沪深300、创业板指数的ETF，前者代表大市值，后者代表小市值。
2. 筛选条件：用最近N日的涨跌幅，作为筛选条件（默认N=20，即大约为最近一个月）。
3. 风格轮动：每日根据条件，选择涨幅大的指数持有。
来举个例子讲解策略细节。
2010年9月28日开始运行策略。收盘后发现沪深300最近20天涨幅为1.08%，优于创业板。那就在次日开盘时买入沪深300的ETF。
指数无法直接交易，用ETF代替。我在之前的文章《一念之差，少赚一百万》中介绍过几种投资指数的方法。
次日（9月29日）收盘前，发现沪深300的涨幅依旧占优势，那就维持沪深300的仓位不变。
时间来到11月9日，收盘前发现创业板前月的表现首次超过沪深300。我们就在当日收盘时卖掉之前持有的沪深300ETF，然后在次日开盘时买入创业板ETF。
之后都按照这样的方法，每天收盘前计算大小盘指数前20天的涨跌幅，并在下日持有表现好的。
这样我们就把之前关于市场的经验转换成了一个明确买点、卖点，可无脑执行的量化策略。
3
策略回测
那这个策略能赚钱吗？
很多时候经验是不可靠的。人脑不够精确，又会带上主观偏差，只看想看到的东西。
想要知道这个根据经验总结出来的策略是否有效，最好的方法，就是用历史数据和Python代码来验证这个策略，看看在历史上这个策略的表现。
运行代码后得到结果：
回测时间从创业板指数诞生的2010年开始，至2021年1月。在扣除手续费后，策略翻了8.48倍，年化收益22.42%，远超同期大盘（2.15倍）和小盘（3.67倍）的表现。
但美中不足的是，该策略的最大回撤高达48.33%，很多人在实盘中无法接受这么大的回撤，所以需要进行优化。
03
策略优化
1
策略分析
目前策略在收益上的表现已经不错了，所以我们主要针对最大回撤进行优化。
想要降低回撤，最好的办法就是回到最大回撤发生的时间，2015年6月3日至8月26日，看看当时的市场发生了什么。
当时恰逢15年股灾，沪深300和创业板指数都处于下跌状态，市场整体处于深度熊市。
我们在这段时间内挑了几天比较典型的持仓：
6月26日小盘相对跌的少，持有大盘，5日后亏损5.26%
7月28日小盘相对跌的少，持有小盘，5日后亏损1.42%
不难发现，在市场整体下跌时，策略只是在大小盘之间选择跌得少的买入。即使两者中选对了，也仍然是跌。
当市场处于明显熊市，再傻傻的按照策略操作，最多只能让我们少亏，这明显是不对的。
2
策略优化
据此，我们尝试对策略做优化。
当两个指数近20天都下跌时，我们认为市场处于熊市，所以第二天直接空仓。
新的策略能否达到预期？光凭脑子yy和嘴说是没用的。还是要利用Python和数据进行验证，代码如下：
只需新增三行代码就能达到想要的效果。新策略的结果如下：
蓝线：沪深300 橙线：创业板指数 灰线：风格轮动
不仅最大回撤按照预期的从48.33%下降到29.13%，净值也从8.48提升到了11.71。
最大回撤的时间段从2015年变为了2018年，如果你想继续优化策略，可以去看看当时发生了什么，能不能总结出原因？
总的来说，这次优化还是很成功的，改进后的策略在风险和收益上的表现都有所提升。
3
进一步优化
此外再给大家提供一些优化思路 -- 修改策略的变量。
之前的策略用沪深300、创业板指数。但代表大盘的指数还有上证50、上证综指等等。小盘指数也可选择中证500或者中证1000。
与此同时，20日涨跌幅这个筛选条件，可以变成其他日涨跌幅，比如10日、30日、40日等。
这些改变在代码中只要改几个变量就能实现。这里我们仅将大盘指数从沪深300变为上证50，其余不变，看看策略表现如何。
蓝线：沪深300 橙线：创业板指数 灰线：风格轮动
策略的年化收益率从26.21%提升到了27.61%，最大回撤也下降了2%，收益进一步提升，风险也进一步下降。
04
其他方法
本文介绍了在两个指数之间进行轮动的量化策略。
如果我们的思路再开阔一点，其实可以将轮动的对象从指数变为其他东西。
比如在两个自己喜欢的股票之间轮动，在白酒和券商之间轮动，在比特币和以太坊轮动...
我可以提前透露一下，这个策略在BTC和ETH之间轮动的收益非常爆炸，本文点击“在看”超过100，我就公布策略结果。
其实思路还可以进一步放开。我们甚至可以跳出轮动这个框架，尝试更专业的玩法 -- 构建股指期货多空。
关于什么是股指期货，大家可以看我之前的文章《一念之差，少赚100万》。运用股指期货我们可以做多优势指数，做空劣势指数。
股指期货多空组合
这样我们的收益就完全取决于两个指数之间的差异，整体的资金曲线也会和大盘都是无关。由于策略比较复杂，本期篇幅有限就不展开了。
关于本文如果还有其它不明白的地方，可以加我微信xbx3642沟通。
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