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策略

SuperMind 周线均线金叉与日线 KDJ 共振:六只美股行业 ETF 固定规则实验

结局: 已放弃

SectorEtfWeeklyCrossDailyKdj

结局总结

该策略将 SuperMind 周线-MA 金叉加日线 KDJ 的方案转化为固定规则,并在六只行业 ETF 上用 24.5 年日线数据进行测试。共交易 193 次,风险较低(最大回撤 5.66%,贝塔 0.009),平均单笔交易回报高于 USEQ 成本底线,但总收益仅为 +2.32%,夏普比率为 0.099,信号 IC 无法与噪声区分。分析师发现,仅 2020 的贡献就超过全部利润,且仅有 44% 的年份为正,因此在一次迭代后以 no_edge 为由放弃该策略。未进入风险审查、晋级或模拟交易阶段。

假设

在六只固定行业 ETF 的 1-DAY 数据上,检验周线趋势刚转强时,日线振幅与 KDJ 金叉是否能识别随后数日至数周的上涨。原文代码没有落实振幅筛选、周线均线交叉和刚形成交叉,而且 KDJ 平滑与公式不一致;本实验采用文字机制与递归平滑公式,明确补足振幅定义、交叉有效期和退出规则。无需历史选股名单、基本面或补充数据。所有收益预期均为待检验假设。

保留来源的股票趋势与摆动指标共振机制,避免强行移植成已饱和的 BTC 期货策略。固定行业 ETF 篮子降低个股选择与历史成员数据需求;与失败的行业动量排名多空策略不同,这里不排名、不做空、不配置债券。corpus_concentration 为空,无法证明这些标的低于 15% 集中度。该实验改善多标的覆盖,但仍增加已过多的单场所、只做多策略;这一偏离是保持用户来源机制的明确代价,不能称为新的结构性套利。

premise_falsified(代码:no_edge)。我放弃该策略,并非因为显著性不足;单凭“无定论”不足以成为放弃的理由。我放弃是因为为期 24.5 年、包含 193 笔交易的样本显示,所述机制明显不存在。周线 SMA(5/10) 金叉,加上新近形成的日线 KDJ 金叉,以及六只行业 ETF(XLI/XLB/XLE/XLF/XLV/XLY)上振幅 ≥1% 的规则,总收益为 +2.32%(CAGR 约为 0.09%,夏普比率 0.10,PF 1.12,IR -0.32)。仅 2020 就贡献了其中 192% 的利润;剔除 2020 后,该规则在其余 24 年中亏损。25 年中仅有 11 年为正(44%),未达到 60% 日历一致性有效性底线(在观察期内,按硬性标准处理)。该底线不可豁免,因此没有低置信度模拟交易名额。成本底线比较:avg_trade_return_pct 相对于 0.05% USEQ 底线为 0.125%,所以手续费并非原因;毛信号没有信息含量(预测 IC 0.033,t=0.57)。冻结计划没有可调参数,因此优化或仅调整退出规则的迭代都无法改变结果。这与此前行业-ETF失败结果一致(Post-Lasso 行业轮动:PF 1.000,no_edge;跳过月份的行业动量:no_edge)。此结论适用于 SuperMind 方案在行业-ETF上的固定规则日线/周线转换,不适用于其他资产范围上的 KDJ 或 MA 交叉。

实现

在六只 US 行业 ETF 上进行的固定规则、仅做多日线实验。入场条件为:最近十个交易日内识别到已完成周线 SMA5/SMA10 金叉;新近形成日线 K 上穿 D 金叉;日线最高价与最低价振幅至少达到前收盘价的 1%;且 K 低于 80。递归 KDJ 使用九个交易日区间和平滑期三。日线看跌 KDJ 交叉、K 达到 80、已完成周线 SMA 差值不为正、持仓二十个交易日,或交易场所管理的 5% 止损触发时退出。整股头寸的风险不超过权益的 0.5%,每个 ETF 部署金额不超过 10%,总篮子敞口上限为 60%。

按声明执行标的与冻结参数计划,不进行排名、做空、杠杆放大、不接入补充数据源或增加筛选条件。已完成周线收盘价在下一ISO周的首个交易日纳入,以保守方式避免使用未完成周的数据;十个交易日的交叉窗口包含该识别日。日线振幅明确定义为 100*(最高价-最低价)/previous_close。K 和 D 从 50 递归平滑计算,J=3*K-2*D;K-D 仍作为连续信号。六个标的的所有交易决策均使用严格对齐的日收盘时间戳,不使用任何未来额外柱。每个 ETF 的头寸与市场状态记录采用标量属性;有界指标缓冲区从预热期重建。由于假设未规定固定止盈,保护性止损单独设置。该合取条件可能导致交易数少于预先登记的目标;固定规则仍予保留,由流程进行评估。由于本会话的文件系统为只读,无法写入所需的发件箱文件;此处返回完整的任务范围内 JSON。

验证结果

沙盒在 1,534 个交易日内产生 53 个已平仓头寸。固定合取条件可能导致后续验证样本有限;应使用完整历史评估,且不更改预先登记的规则。

回测评审

夏普
0.10
总收益率
2.32%
最大回撤
5.66%
总交易数
193
胜率
48.7%
盈利因子
1.12

交易符合该机制。所有 193 笔已平仓头寸均为多头(0 笔空头),平均持有约 5.4 个交易日,仓位规模符合规定:每个交易腿使用权益的固定 10%(取 0.10、0.5%/5% 风险、0.6/6 中的最小值)。代码实现了预先登记的已完成周线 SMA(5/10) 交叉,设有 10 个交易日的有效窗口,并要求六只行业 ETF 上新近形成的日线 KDJ 金叉、振幅 >= 1% 且 K < 80。

样本可靠且时间跨度长:从 1999-06 至 2024-01,约 24.5 年;六个标的时间对齐且没有缺失柱,账目已核对,期末未实现损益为 0%。

数值上对 USEQ 可行:avg_trade_return_pct 0.1245%,高于 0.05% 底线及偏好的 0.10%。PF 1.116,且夏普比率为正。最大回撤为 5.66%,低于预先登记的 15%。

市场贝塔并非原因。贝塔为 0.009,敞口为 11.9%,回撤为 5.7%;等权行业篮子在 2008 下跌约 50%。这并非关于 -170 贝塔账簿的经验教训。

无法判断该优势是否异于零。夏普比率为 0.099,CI 95% 为 [-0.28, 0.51],且 PSR 0.56。信号-IC 诊断结果为 0.033(t=0.57,rejected_no_information)。我粗略估算的单笔交易 t 统计量约为 0.7:均值 0.12%,单笔交易标准差约为 2.5%,共 193 笔交易。

经济收益微不足道:24.5 年总收益为 +2.3%,卡玛比率 0.017,相对于等权篮子的信息比率 -0.32,最大回撤持续 6857 天。25 个日历年中仅有 12 年为正,且 2020(+4.68%)的贡献超过全部净利润。年度一致性有效性底线面临风险。

即使头寸规模为 10%,市场冲击仍会吞噬毛利的 31%。

QA 的担忧得到部分证实。完整历史共有 193 笔交易(每年约 8 笔,而非沙盒中的 53 笔),但最后的 -20% 留出样本预计只有约 40 笔交易。以这种效应规模进行正净优势的 HAC 检验,很可能会得出无定论的结果。

计划已冻结(可调参数为空),因此此处的“优化”指冻结规则的滚动/留出评估,而非参数搜索。不会进行拟合。

分析

实现符合预先登记的规则:仅做多、已完成周线 SMA(5/10) 金叉,加上新近形成的日线 KDJ 金叉、振幅筛选、KDJ/周线/时间退出。机制没有不匹配。

每笔交易回报 0.125% 高于 USEQ 成本底线(0.05%),所以问题不在手续费。佣金为零;市场冲击占毛利的 31%。

风险较小:最大回撤 5.66%,与预先登记的 15% 对照;每个头寸约占资本 10%,敞口为 12%。贝塔为 0.009,因此这并非伪装的多头仓位。

从经济角度看,这几乎没有价值。24.5 年总回报为 +2.32%(CAGR 约为 0.09%),夏普比率为 0.099(95% CI -0.28 至 0.51),PF 1.116,卡玛比率为 0.02。回撤用了 6857 天才恢复(几乎是整个样本期)。相对于等权行业篮子的 信息比率为 -0.32。

全部利润都来自一年。2020 贡献了 +4.68%,占总额的 192%。剔除 2020 后,该规则在 24 年中亏损约 2.4%。25 个日历年中只有 11 年为正(44%)。这低于 60% 有效性底线;该底线仍在观察期,但应按硬性标准处理。

冻结计划的滚动评估在每个窗口重复使用相同参数(没有可调参数),因此外层窗口是按时间顺序回放。各窗口的 OOS 夏普比率分散,大多不高于零(例如 -2.83、-3.76、-2.01、-2.14、-2.84、-2.94、-2.91),每个窗口有 0-5 笔交易。内层 IS 夏普比率在 2012 后转为负值。

已执行预测的 IC 为 0.033(t=0.57),平台的信号诊断将其判定为“rejected_no_information”。

预先登记的预测中,1 项有 4 项达标。交易数为 193,对比 200;回报为 2.3%,对比 12%;平均单笔交易为 0.12%,对比 0.30%。只有回撤(5.7% 对比 15%)达标。

并非由贝塔驱动;只是没有主动优势

贝塔 0.009,相对于等权篮子的 IR -0.32

观察期内的有效性底线,按硬性标准处理

仅供参考

USEQ 底线;2x 经济性底线 0.10 也通过

结局总结

在流动性良好的 US 只行业 ETF 上,固定的 MA 交叉加 KDJ 时机规则,即使在长期且干净的样本中也未显示可测得的毛优势。这补充了此前行业-ETF no_edge 的结果,因此未来的行业-ETF 假设需要不同的信息来源,而非这些技术触发条件的另一种变体。

回测审查后,该策略进入冻结规则的滚动评估;计划没有可调参数。随后分析师以 premise_falsified(no_edge)为由放弃该策略。2020 贡献了总利润的 192%,该规则在其余 24 年合计亏损,且 25 年中只有 11 年为正(44%),未达到 60% 日历一致性底线。该底线不可豁免,因此没有低置信度模拟交易名额。

在六只 US 行业 ETF(XLI、XLB、XLE、XLF、XLV、XLY)的日线数据上,仅做多入场:最近 10 个交易日内出现已完成周线 SMA(5/10) 金叉,同时出现新近形成的日线 KDJ 金叉,日线振幅至少为 1% 且 K 低于 80。这是 SuperMind 方案的固定规则版本。

从 1999-06 至 2024-01(约 24.5 年),共进行 193 笔多头交易。总回报为 +2.32%(CAGR 约为 0.09%),夏普比率 0.099(95% CI -0.28 至 0.51),盈利因子 1.116,平均单笔交易回报为名义金额的 0.125%,最大回撤 5.66%,相对于等权行业篮子的信息比率为 -0.32。信号 IC 为 0.033(t=0.57),平台信号诊断判定其不携带信息。

分析

(supermind量化-)振幅大于1、周线MA5金叉MA10、KDJ刚形成金叉_

Stratmill 是研究与模拟交易工具,不提供财务建议,也不是经纪商。回测与模拟结果均为假设性结果。交易存在亏损风险。