摘要:再平衡策略基本就是以固定收益為標(biāo)準(zhǔn),圍繞其做波動(dòng),而波動(dòng)的影響就是股市的漲跌。
賺錢是個(gè)俗氣的話題,但又是人人都繞不開(kāi)的事情。我今天來(lái)“ 科學(xué) ”地觸碰下這個(gè)話題。
談賺錢,就會(huì)談到理財(cái)、投資,談到炒股。有這樣一個(gè)笑話:
問(wèn):如何成為百萬(wàn)富翁?
答:帶一千萬(wàn)進(jìn)入股市。
那么你有沒(méi)有炒過(guò)股?有沒(méi)有虧過(guò)錢?
股市雖然是個(gè)充滿造富神話的地方,但對(duì)于大部分參與者來(lái)說(shuō),風(fēng)險(xiǎn)都是極高的,所謂 七虧二平一賺 。而一般的銀行理財(cái)、貨幣基金,則是相對(duì)穩(wěn)定的低收益率。今天要聊的是一個(gè)介于二者之間的投資策略, 既能提升你的收益率,又能維持一個(gè)相對(duì)可控的風(fēng)險(xiǎn) 。(真有這種好事?)
策略很簡(jiǎn)單,一共分兩步:
把你手頭準(zhǔn)備用于投資的閑錢(注意是閑錢), 50%投資于股票指數(shù)基金 ,比如指數(shù)基金300ETF, 50%投資于低風(fēng)險(xiǎn)固定收益產(chǎn)品 ,比如大家都知道的余額寶、其他貨幣基金、銀行固定收益理財(cái)?shù)取?/p>
每隔固定的一段時(shí)間 進(jìn)行一次資產(chǎn)再平衡(假設(shè)一年), 使股票資產(chǎn)和固定收益資產(chǎn)的比例恢復(fù)到50%對(duì)50% ,比如每年12月31日,如果這一年股票大漲,則需要賣出股票,買入貨幣基金,使調(diào)整后兩中資產(chǎn)的市值恢復(fù)50%對(duì)50%。
然后,就沒(méi)有然后了……就這么簡(jiǎn)單。
這個(gè)策略并不是我拍腦袋想出來(lái)的,它的正式名稱叫做 動(dòng)態(tài)再平衡策略 ,最早由“華爾街教父” 格雷厄姆 提出,之后也被很多證券分析師所引用。上述是一個(gè)極簡(jiǎn)的初級(jí)版本。
關(guān)于策略的實(shí)際效果,很多人在書(shū)籍或文章中有過(guò)論述。但我想你恐怕還是對(duì)此持謹(jǐn)慎懷疑的態(tài)度。那么接下來(lái),我就用代碼,在歷史數(shù)據(jù)上做一些模擬統(tǒng)計(jì)實(shí)驗(yàn),看看效果究竟如何。
這里的數(shù)據(jù)來(lái)源是 tushare ,一個(gè)開(kāi)源財(cái)經(jīng)數(shù)據(jù)接口包,我之前在文章中也有介紹過(guò),詳見(jiàn):想用 Python 做數(shù)據(jù)分析?先玩玩這個(gè)再說(shuō)
數(shù)據(jù)處理用到了 numpy ,繪圖使用了 matplotlib 。
詳細(xì)代碼獲取見(jiàn)文末。
我們模擬場(chǎng)景設(shè)定為:
初始資金為 _10000 元_
以 滬深300[399300]指數(shù) 作為指數(shù)基金的參考
為了簡(jiǎn)化模型,我們不考慮休息日,假設(shè) 每個(gè)交易日的固定收益為萬(wàn)分之一 (年化3%左右)。
每隔一段固定時(shí)間,就進(jìn)行一次“再平衡”操作,將指數(shù)基金與固定收益的比例恢復(fù)50:50。
將結(jié)果與 全部購(gòu)買指數(shù)基金 和 全部購(gòu)買固定收益 的效果進(jìn)行對(duì)比。
根據(jù)之前的策略和設(shè)定,選取不同周期和時(shí)間段進(jìn)行數(shù)次實(shí)驗(yàn),結(jié)果為:
在幾次實(shí)驗(yàn)中,再平衡策略的收益均處在另外兩種策略中間:當(dāng)股市好時(shí),可以獲取遠(yuǎn)超固定收益的回報(bào);而當(dāng)你的買賣點(diǎn)選擇不好,股票賠錢的時(shí)候,也不會(huì)虧太多。尤其像最后一組,從07年3000點(diǎn)左右買入,經(jīng)歷10年2輪大牛市,股票回到原點(diǎn)后,再平衡策略依然有相當(dāng)于固定收益的效果。
可視化展示:
藍(lán)線為指數(shù),紅線為全指數(shù)基金策略 (二者曲線一致,只是坐標(biāo)軸不一樣), 綠色是固定收益的曲線 , 堆疊折線圖則是再平衡策略的曲線 (下半部固定收益,上半部指數(shù)基金)。再平衡策略基本就是 以固定收益為標(biāo)準(zhǔn),圍繞其做波動(dòng),而波動(dòng)的影響就是股市的漲跌 。因此既保證了收益穩(wěn)定性,又增加了有超額收益的機(jī)會(huì)。
在最簡(jiǎn)版的基礎(chǔ)上,還可以有個(gè)變化: 不按固定周期再平衡,而是按比例,比如當(dāng)其中一部分超過(guò)另一部20%時(shí),則觸發(fā)再平衡 。
放在上述實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)中,總體來(lái)說(shuō)收益率有所提升:
還可以將再平衡策略與定投策略結(jié)合起來(lái),比如初始 10000 元,之后每個(gè)月(以30個(gè)交易日簡(jiǎn)化)投入 1000 元,按照我們第二種再平衡策略,從 07 年 5 月一直堅(jiān)持到現(xiàn)在,結(jié)果是:
共投入成本 101000 元
再平衡策略最終資金 131010 元
對(duì)比只買固定收益是 118317 元
只買指數(shù)基金是 108857 元
當(dāng)然,僅從選取這幾次來(lái)下結(jié)論,依然不是很有說(shuō)服力,所以我讓程序隨機(jī)選取開(kāi)始和結(jié)束的時(shí)間點(diǎn)(至少1000個(gè)交易日),進(jìn)行了 1000次實(shí)驗(yàn) ,最終的收益率統(tǒng)計(jì)如下圖:
紅點(diǎn)是再平衡策略收益率,黃點(diǎn)是固定收益率,綠點(diǎn)是指數(shù)基金收益率 。
我們的策略收益率大部分保持在 0~7 之間,標(biāo)準(zhǔn)差為 5.88,相對(duì)穩(wěn)定。這一收益率也有賴于固定收益的基礎(chǔ)收益率,如果固定收益能提高到 5% 以上,此策略的收益率平均將接近 10%。
而純股票的收益率,雖然有可能達(dá)到驚人的數(shù)值(比如頂上那個(gè)點(diǎn) 150+%),但標(biāo)準(zhǔn)差有 14.1,也有很大的概率虧損。
因此,這個(gè)策略不太能讓你暴富,但對(duì)于尋求資產(chǎn)穩(wěn)定增值的朋友,是非常值得參考的資產(chǎn)配置策略。
有人嘀咕了,說(shuō)的這么神,你自己買了沒(méi)?
emmmm……這個(gè),我就低調(diào)地曬個(gè)圖吧:
當(dāng)然,這點(diǎn)盈利純屬狗屎運(yùn)。(35倍的收益率其實(shí)是股票轉(zhuǎn)件計(jì)算收益的一個(gè)“bug”:是以剩余資金來(lái)計(jì)算百分比)
策略重要,找到一個(gè)好的入場(chǎng)時(shí)機(jī)更重要。不跟風(fēng),保持獨(dú)立思考,正所謂“別人貪婪時(shí)我恐懼,別人恐懼時(shí)我貪婪”。現(xiàn)在是不是合適的入場(chǎng)時(shí)機(jī),這就不是我這個(gè)代碼能幫你算出來(lái)了的。
獲取文中相關(guān)代碼,請(qǐng)?jiān)诠娞?hào)(Crossin的編程教室)里回復(fù)關(guān)鍵字 策略
════
其他文章及回答:
如何自學(xué)Python | 新手引導(dǎo) | 精選Python問(wèn)答 | Python單詞表 | 人工智能 | 嘻哈 | 爬蟲(chóng) | 我用Python | 高考 | requests | AI平臺(tái) | 計(jì)算機(jī)視覺(jué)
歡迎搜索及關(guān)注: Crossin的編程教室
文章版權(quán)歸作者所有,未經(jīng)允許請(qǐng)勿轉(zhuǎn)載,若此文章存在違規(guī)行為,您可以聯(lián)系管理員刪除。
轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明本文地址:http://systransis.cn/yun/45019.html
摘要:如果我們把這三個(gè)因子都加進(jìn)去會(huì)怎樣呢收益率為倍,沒(méi)有剛才那么好了,還是剛才的和凈利潤(rùn)環(huán)比增長(zhǎng)率這兩個(gè)因子比較好,那就保留兩個(gè)吧。因此,我們可以考慮使用排名的方法,對(duì)這些因子進(jìn)行排名。 導(dǎo)語(yǔ):每一位寬客都相信,影響股票漲跌的因素不勝枚舉,而這些因素就是因子!本文作為一篇合格的入門教程,提供代碼當(dāng)做框架,各路寬客可以自己測(cè)試,查看收益率,亦可利用聚寬python平臺(tái)自行構(gòu)建代碼。 規(guī)范源碼...
摘要:財(cái)富管理專場(chǎng)上,螞蟻金服財(cái)富事業(yè)群資深技術(shù)專家康宇麟做了主題為人工智能在財(cái)富領(lǐng)域的應(yīng)用與探索的精彩分享。使用人工智能技術(shù)可以幫助螞蟻金服決定給客戶理賠的金額,這大大提升了運(yùn)營(yíng)的效率。 摘要: 以數(shù)字金融新原力(The New Force of Digital Finance)為主題,螞蟻金服ATEC城市峰會(huì)于2019年1月4日上海如期舉辦。財(cái)富管理專場(chǎng)上,螞蟻金服財(cái)富事業(yè)群資深技術(shù)專家...
摘要:如何實(shí)現(xiàn)這一價(jià)值致力于將人工智能的能力賦予每一位量化投資者,平臺(tái)擁有股美股港股期貨期權(quán)等多市場(chǎng)海量數(shù)據(jù),全面支持主流框架。人工智能量化投資平臺(tái) 導(dǎo)語(yǔ):歡迎大家來(lái)到BigQuant人工智能量化投資平臺(tái),本文將通過(guò)簡(jiǎn)短的介紹幫助大家快速認(rèn)識(shí)BigQuant,快速了解人工智可以為投資者帶來(lái)哪些價(jià)值,希望可以幫助大家快速建立起對(duì)BigQuant人工智能量化平臺(tái)的初步認(rèn)識(shí)。 BigQuant是一...
摘要:最近研究量化交易,看了幾個(gè)回測(cè)的框架,最后盯上這個(gè)項(xiàng)目。所以對(duì)這個(gè)框架進(jìn)行了一番研究。比如的設(shè)計(jì),也是采用事件回調(diào)來(lái)計(jì)算指標(biāo)或者進(jìn)行交易。在的科學(xué)計(jì)算框架體系中,是核心,其核心的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)也被廣泛使用于其他數(shù)據(jù)分析框架之中。 最近研究量化交易,看了幾個(gè)回測(cè)的框架,最后盯上PyAlgoTrade這個(gè)項(xiàng)目。感覺(jué)很不錯(cuò),支持 策略回測(cè)和實(shí)盤交易,提供全面的技術(shù)分析接口,算是python的量化交...
摘要:預(yù)測(cè),公有云服務(wù)將持續(xù)強(qiáng)勁成長(zhǎng),年終端使用者于公有云服務(wù)的支出可望成長(zhǎng)至億美元。至年,公有云服務(wù)市場(chǎng)規(guī)模預(yù)計(jì)可逾億美元。此外,亦需仔細(xì)評(píng)估境外服務(wù)供應(yīng)商在云端式服務(wù)所做的任何投資。 國(guó)際研究暨顧問(wèn)機(jī)構(gòu)Gartner指出,盡管產(chǎn)業(yè)化服務(wù)的日漸普及將使傳統(tǒng)與客制化服務(wù)的業(yè)務(wù)量縮減,但投資云端式服務(wù)所產(chǎn)生的新增營(yíng)收可彌補(bǔ)境外服務(wù)供應(yīng)商所受到的沖擊。然而,步調(diào)緩慢、無(wú)法或不愿投資云端以進(jìn)行轉(zhuǎn)型的服...
閱讀 2240·2023-04-26 01:57
閱讀 3266·2023-04-25 16:30
閱讀 2338·2021-11-17 09:38
閱讀 1089·2021-10-08 10:14
閱讀 1395·2021-09-23 11:21
閱讀 3693·2019-08-29 17:28
閱讀 3465·2019-08-29 15:27
閱讀 954·2019-08-29 13:04