摘要

本报告对两套具有相同基因但不同实现路径的多策略量化模型——
策略一（未优化的多策略轮动模型）​ 与 策略二（优化后的多策略组合模型）——在长达十年（2015年6月1日至2025年6月1日）的完整市场周期中进行了全面的实证对比分析。
策略二以惊人的812.67%的总收益、25.54%的年化收益，以及被严格控制在19.00%的最大回撤，全面碾压了收益为-47.79%的策略一。​
本报告深入剖析了导致两者绩效天壤之别的核心原因，揭示了从“追逐时机”到“管理组合”的理念进化所带来的革命性效果。
研究发现，策略二通过全天候配置、极致风控、代码工程化优化三位一体的改进，实现了高胜率、高盈亏比与低回撤的罕见结合。本研究不仅为量化策略的评估提供了详实的案例，更为策略优化路径指明了清晰方向：卓越的收益源于对风险的系统性管理，而非对时机完美的精准预测。

一、引言

在量化投资的实践中，一个永恒的课题是：如何在复杂多变的市场中构建具备持续盈利能力的策略体系。社区研究员基于共同的多策略思想内核，发展出了两条截然不同的技术路径：策略轮动​与策略组合。
本报告旨在通过严谨的回测数据，对这两种路径的最终表现进行“实弹检验”，回答一个核心问题：
在A股市场过去十年的牛熊转换、风格剧变中，哪一种理念更能经受住时间的考验，为投资者创造长期稳健的财富增值？
策略一（“多策略母版”）代表了经典的、直觉上颇具吸引力的“择时”思维。它每周评估子策略的近期表现，将全部资金投入“当前最优”的策略，试图持续捕捉市场风格的“风口”。然而，实证数据显示，这种追求“永远正确”的尝试，最终导致了 -47.79%​ 的累计亏损和高达 76.61%​ 的最大回撤，显著跑输基准。
策略二（“优化后组合模型”）则体现了现代投资组合理论的精髓——“配置”思维。它不预测哪个策略短期最强，而是承认自身预测能力的有限性，采用固定权重将资金分散配置于多个低相关性的子策略中，构建一个“无论刮风下雨总有部分资产在增长”的稳健组合。其结果令人震撼：累计回报812.67%，年化回报25.54%，最大回撤仅为 19.00%，夏普比率高达 1.528。
这两张绩效对比图，不仅仅是数字的差异，更是两种投资哲学、两套系统工程的胜利会师。本报告将深入这组对比数据的背后，解码策略二的成功基因，剖析策略一的失败根源，为社区成员提供一个从理念到实践、从代码到绩效的完整优化范本。

二、研究目的

本次实证研究旨在达成以下具体目标：
(一）.绩效全面评估：对两套策略的绝对收益、风险调整后收益、风险控制、稳定性等维度进行量化评分与横向对比。
（二）.深度归因分析：超越表面数字，深入探究：
1.策略二超高收益的来源：是运气还是必然？其收益在不同市场阶段（牛市、熊市、震荡市）的稳定性和来源。
2.策略一巨大回撤的归因：是“择时”模型的天然缺陷，还是参数设置或执行细节的失误？
3.框架优劣剖析：对比“轮动模型”与“组合模型”在理论基础、风险收益特征、实操复杂度、心理承受要求等方面的本质差异。
4.代码与工程化价值评估：分析策略二在代码结构（如面向对象设计）、风险控制细节（如安全下单、行业分散）等方面的优化如何在实际运行中转化为绩效优势。
5.提供优化路线图：基于对比结论，为策略一指出可行的改造方向，并为策略二探寻进一步的提升空间，形成可复制的策略研发方法论。

三、回测框架与数据说明

为确保对比的公平性与结论的可靠性，两套策略在相同的环境下进行回测。
回测要素 策略一（多策略轮动模型）和策略二（多策略组合模型）
回测平台​ 聚宽（JoinQuant）
编程语言​ Python 3
回测周期​ 2015-06-01 至 2025-06-01（10年）
初始资金​ 10，000,000 元
对比基准​ 沪深300指数 (000300.XSHG)
回测频率​ 每日
手续费​ 包含佣金与印花税
滑点 已设置
绩效数据来源 用户提供的回测结果截图
核心差异点：
策略逻辑：策略一为动态轮动（每周选择最优策略），策略二为固定组合（多策略并行，固定权重）。
子策略构成：两者共享相似的基础子策略池（如搅屎棍、全天候、ROA等），但具体实现和调用方式不同。
代码架构：策略一为过程式脚本，策略二为面向对象的模块化设计。

Figure 1策略一回测曲线

Figure 2策略二回测曲线

四、研究过程：基于绩效数据的深度诊断与对比

本章节将结合两张绩效截图提供的数十项关键指标，对两策略进行系统性“体检”。

4.1 核心收益能力：天壤之别

净值曲线分析（关键时期）：
2015年股灾（压力测试）：策略二的净值在2015年6月12日至7月8日期间经历了-19.00%的最大回撤，随后在数月内迅速修复并创出新高。这表明其具备强大的抗冲击与恢复能力。策略一（从总收益推断）在此期间的净值很可能遭受了毁灭性打击，且从此一蹶不振。结论：策略二的组合分散性在极端市场下提供了“缓冲垫”；策略一的单策略押注模式在趋势逆转时缺乏保护。
2016-2017年“漂亮50”行情：策略二的净值稳健攀升。其组合中“全天候”和“ROA”等偏价值/基本面的子策略与该时期市场风格高度契合。策略一如果在此期间未能正确切换至该类策略，将继续表现不佳。
2018年单边熊市：策略二净值表现为平台整理或小幅回调，但最大回撤未被刷新，下行保护有效。策略一在普跌市场中，任何子策略都难有作为，净值可能继续探底。
2019-2024年结构性行情：策略二净值开启了最陡峭的上升通道，超额收益曲线（橙色）与基准（棕色）大幅拉开差距。这说明其组合在成长、科技、新能源等不同风格的结构性行情中，总能有效捕捉机会。策略一可能偶有反弹，但深坑难填。

4.2 风险控制与稳定性：专业与业余的分水岭

4.3 交易质量与胜率：系统稳定性的体现

4.4 市场关联与择时能力

核心代码逻辑对比（节选）：

策略一的核心逻辑片段（轮动模型 - 存在风险集中问题）

def rotate_strategies(context):
    """
    每周轮动选择‘最好’的策略，全仓切换。
    问题：1. 基于短期历史表现预测未来，存在滞后性。
          2. 全仓切换导致风险高度集中，一旦判断错误损失惨重。
          3. 频繁切换可能产生高额交易成本和冲击成本。
    """
    strategy_perf = {}
    for s in ['jsg', 'qt', 'roa', 'core']:
        # 简单用过去N周收益作为评估标准
        hist_return = calculate_history_return(s, weeks=4)
        strategy_perf[s] = hist_return
    
    # 选择过去表现最好的策略
    best_strategy = max(strategy_perf, key=strategy_perf.get)
    # 清空当前持仓，全仓换入新策略选出的股票
    sell_all(context)
    g.current_strategy = best_strategy
    run_strategy(best_strategy, context, 1.0)  # 全仓投入

策略二的核心逻辑片段（组合模型 - 体现分散与风控）

class PortfolioStrategy:
    """
    多策略组合管理类。
    优势：1. 固定权重配置，不进行高难度的短期风格预测。
          2. 天然分散，任何时刻组合内都有不同逻辑的策略在运行，东方不亮西方亮。
          3. 模块化设计，易于维护和扩展。
    """
    def __init__(self):
        # 定义子策略及其固定权重
        self.strategies = {
            'jsg': {'weight': 0.30, 'instance': JsgStrategy()},
            'qt':  {'weight': 0.50, 'instance': QtStrategy()},
            'roa': {'weight': 0.10, 'instance': RoaStrategy()},
            'etf': {'weight': 0.10, 'instance': ETFStrategy()},
        }
    
    def rebalance(self, context):
        """定期或不定期进行组合再平衡，维持目标权重"""
        for s_name, s_info in self.strategies.items():
            target_value = context.portfolio.total_value * s_info['weight']
            # 每个策略独立、安全地下单
            s_info['instance'].order_to_target(target_value)
            # 每个策略内部有独立的风控，如行业分散、停牌检查等
            # 例如，在策略实例内部：
            # def filter_stocks(self, stock_list):
            #     # 剔除ST、涨跌停、停牌、审计意见非标
            #     return safe_stocks

工程化细节的威力：策略二在代码中大量使用了类似safe_order的函数，规避了停牌、涨跌停等交易陷阱，并通过filter_industry等函数严格控制行业集中度。这些看似微小的“安全气囊”，在长达十年的实盘模拟中，有效避免了无数个可能导致“意外死亡”的坑，其累积效应是绩效差异的重要来源。

五、研究结果与核心结论

5.1 策略二成功的关键归因

1.配置理念战胜择时幻想：策略二承认无法精确预测短期市场风格，转而通过分散配置来应对不确定性。这种“弱者思维”反而获得了强大的系统稳定性。
2.风险分散是收益之母：四个低相关性子策略的同时运行，确保了组合在不同市场环境下都有“赚钱的部件”，平滑了单一策略的周期性回撤。19%的最大回撤即是这种分散效应的直接体现。
3.严谨的工程化实现：面向对象的代码结构、细致入微的风控检查（ST、涨跌停、行业分散）、安全的交易执行，共同构建了一个健壮、可靠、可重复的交易系统。这是策略能够长期存活并复利增长的基础设施。
4.高胜率与高盈亏比的结合：76.4%的胜率和3.56的盈亏比，构成了一个期望值为正的强力交易系统。这意味着每次交易的平均数学期望是正的，长期执行下去，盈利是必然结果。

5.2 策略一失败的根本原因

1.脆弱的轮动逻辑：基于短期历史表现（如过去4周收益）来预测下一阶段的最强策略，本质上是追逐动量，在风格频繁轮动的A股市场极易“追涨杀跌，两面挨打”。在趋势逆转时（如2015年股灾），这种滞后性会导致灾难性后果。
2.风险的高度集中：在任何时点都“全仓押注”单一策略，违背了投资最基本的分散原则。一旦押错，便会承受该策略的全部下行风险。76.61%的最大回撤即是这种集中风险的极端体现。
3.缺乏容错与纠错机制：策略一在判断错误后，没有有效的止损或减仓机制，只能等到下一次轮动决策。在深幅套牢后，净值修复极其困难。

5.3 总体结论

本次实证研究清晰地证明，在长期投资中，构建一个具有良好分散性、严格风控、高胜率正期望的交易系统（策略二），其效能远高于试图通过择时和轮动来捕捉每一次机会的“聪明”模型（策略一）。策略二的卓越表现，并非来自某个神秘的“圣杯”策略，而是来自科学的投资组合理念与严谨的系统工程实践相结合。它告诉我们，在量化投资中，对风险的管理远比对收益的追逐更重要，系统的稳定性远比单次押注的精彩更重要。

六、未来优化与展望

6.1 对策略二的进一步优化建议
尽管策略二已非常成功，但仍有持续进化的空间：
1.动态风险平价权重：

当前为固定权重，可优化为基于波动率调整的动态权重
def calculate_risk_parity_weights(context):
    # 计算各子策略近期的波动率
    volatilities = {}
    for s_name, s_info in g.portfolio.strategies.items():
        volatilities[s_name] = s_info['instance'].get_recent_volatility(window=60) # 60日波动率

    # 目标：使每个策略对组合的风险贡献相等
    # 简化计算：权重与波动率成反比
    inv_vol = {k: 1/v for k, v in volatilities.items()}
    sum_inv_vol = sum(inv_vol.values())
    new_weights = {k: inv_vol[k]/sum_inv_vol for k in volatilities.keys()}

    return new_weights

2.引入宏观状态识别：加入基于市场估值、流动性、波动率等因子的宏观状态判断模块，在不同市场状态下（如高波熊市、低波牛市）对子策略权重进行温和的倾斜，而非极端的轮动。
3.策略库的扩展与淘汰：建立更丰富的子策略库，并定期评估各策略的有效性。对于长期失效的策略进行淘汰，纳入新的、逻辑不同的策略，保持组合的活力。
6.2 对策略一（轮动模型）的改造路径
完全放弃轮动并非唯一选择，可对其进行“智能化”和“温和化”改造：
1.改进轮动信号：综合多维度信息（如趋势强度、波动率、估值分位、动量持续性）构建综合评分模型，而非单一的历史收益率。
2.从“单选”到“权重倾斜”：不再全仓押注一个策略，而是根据评分动态调整多个策略的权重比例。例如，当A策略信号最强时，给予其50%权重，B策略30%，C策略20%，永远不做0%或100%的极端配置。
3.设置轮动止损线：为每个策略的独立持仓设置最大回撤止损。当被选中的策略表现不及预期，回撤达到阈值时，强制降低其权重，回归均衡配置。
6.3 对社区策略研发的启示
1.拥抱“弱者思维”：放弃成为“市场先知”的执念，接受不完美预测，致力于构建能在各种情况下都能“活下来并稳定赚钱”的鲁棒性系统。
2.风控即收益：在策略设计之初，就必须将风险控制（最大回撤、下行波动、黑天鹅防护）放在与收益预期同等甚至更重要的位置。策略二的案例表明，卓越的风控本身就是超额收益的核心来源。
3.重视代码的“工程质量”：一个逻辑正确但漏洞百出的策略代码，在实盘中可能一文不值。安全下单、异常处理、日志记录、模块化设计等工程实践，是连接回测“象牙塔”与实盘“修罗场”的桥梁。
4.长期主义与耐心：策略二的净值曲线并非直线向上，也经历了2015年的深蹲和2018年的横盘。这要求投资者具备长期主义的视角和足够的耐心，信任系统，避免因短期回撤而放弃。

结语：策略一与策略二的对比，是一场生动的量化投资教学。它用冷酷的数据告诉我们，在市场的长期考验下，那些追求“完美时机”的华丽技巧往往折戟沉沙，而信奉“朴素真理”（分散、风控、正期望系统）的笨拙方法却可能行稳致远。量化投资的精髓，不在于预测风暴，而在于建造无论风雨都能稳步前行的方舟。策略二，正是这样一艘精心打造的方舟。