AI期货回测策略

一、回顾

在之前写的内侧记录里 AI助手多样化研究分享-多因子工作流的构建+回测，写了多因子策略作用于股票，想现在放到期货上测试一下效果，动手改起来

二、多因子期货回测工作流

2.1 三个因子：

StopLossBreakMA5Factor 五日风险控制因子
RANK((OPEN / DELAY(OPEN,5) - 1) * (VOLUME / MA(VOLUME,20))) 价格动量”和“成交量确认”的单一合成因子
TS_ZSCORE(FUTURE_RETURNS(CLOSE,5),20) 计算一个未来收益的标准化分数

具体实现可在上文链接中可查

2.2 因子分析结果

AI分析：

整体来看，这个期货多因子组合的因子方向是负向因子（高因子值→未来表现差），预测能力处于中上水平，评级偏A- / B+。从截面IC看，IC_mean ≈ -0.08、Rank_IC ≈ -0.07，绝对值明显高于0.05，说明因子对未来收益有较明确的区分能力；IC_std约0.19，IC_IR 约 -0.40，说明信号虽有效但波动不小，稳定性一般；IR ≈ -2.29，结合“P(IC<-0.02)≈54%，P(IC>0.02)≈32%”，可以判断：多数时期因子方向正确（负IC占比更高），但存在一定反向区间。
从分组回测看，“多空组合1”与“多空组合2”都能取得正的超额年化收益，例如：多空组合1：年化收益约 15.6%，超额年化 ≈ 15.6%，最大回撤约 7.7%，超额最大回撤≈4.9%，夏普≈1.36，信息比率≈1.58，月度胜率、超额月度胜率约 66.7%，整体属于收益与回撤比较均衡、路径较平稳的一档。多空组合2：年化收益≈6.2%，超额年化≈6.2%，最大回撤≈3.7%，夏普≈0.59，信息比率≈0.99，收益显著下降但回撤也进一步收敛，说明低杠杆/保守组合仍有正超额，但性价比不如组合1。
优点梳理：

解释力较强：|IC_mean|、|Rank_IC|均明显高于0.05，具备较好的截面预判能力。
方向性清晰：IC为稳定的负值区间，负向因子逻辑（高风险/弱势）与未来负收益相匹配。
多空组合盈利稳定：多空1在15%+年化、<8%最大回撤下，夏普>1.3、信息比率>1.5，风险调整收益不错。
分组单调性尚可：从组合1到组合2，收益和风险都同向收敛，说明因子排序大致合理。

不足与风险：

IC稳定性一般：IC_std偏大、IC_IR绝对值在0.4附近，说明按单期看信号噪音不低，需要通过分组/持有期平滑。
反向区间存在：P(IC>0.02)仍有三成以上，某些阶段可能出现因子失效甚至反转，需要做好风控和参数再检验。
组合2性价比一般：收益明显缩水而夏普未显著提升，说明在当前参数下，向更保守组合平移并没有带来更高的风险回报比。

注意事项与改进建议：

当前设定为负向因子 + 5日调仓 + 5组分组，建议在同一数据上进一步测试不同调仓周期（如3/10/20日）与分组数量（5→7或10组），寻找IC衰减最慢、分组单调性最好的组合。
建议对IC时间序列做滚动窗口分析，识别风格/行情切换时因子是否阶段性失效，并在实盘中加入简单的“IC过滤”（如短期IC持续为正时降低权重）。当前为单一因子+线性权重合成，可以尝试：对现有因子做非线性变换或截断（如winsorize、非线性打分）以抑制极端值；与其他风格因子（动量/期限结构/流动性等）做多因子组合，降低单一因子波动。
策略端建议将该因子作为方向过滤/择时维度使用，而不是孤立的建仓依据，例如只在因子处于最优两组时才放大仓位，其余时间降杠杆或空仓，以提升整体夏普与回撤控制。
如果你需要，我可以进一步：拆解各分组（1~5组）的年化收益/最大回撤单调性；根据你希望的目标（如更高夏普或更低回撤）给出具体的“调仓周期+分组数+因子方向”参数组合建议。

三、回测结果

AI分析：

整体来看，这个期货多空分组策略在当前回测区间表现较差，属于明显“需改进”的等级。
综合评价与评级
年化收益(back_profit_year)约为 -15.5%，而基准年化收益约 22.4%，明显显著跑输基准，超额回报为强负值。
夏普率约为 -4.35、索提诺约 -3.69，远低于 0.5，属于 D 档表现（风险调整收益极差）。
最大回撤约 -12.0%，从绝对数值看并不算极端，但在负收益和高波动的前提下，回撤并不“物有所值”。
alpha 为 -0.18 左右，beta 约 -0.06，说明策略对市场整体方向暴露不大，但在扣除基准后仍持续产生负的超额收益。信息比率约 -2.44、跟踪误差约 15.6%，意味着在对基准进行主动偏离的同时，绝大多数偏离贡献的是负的主动收益。
综合以上指标：该策略风险控制尚可、杠杆不高，但选品/择时逻辑在当前样本期内是“系统性失效”的，评级为 D（差）。
表现特征与可能原因

收益与波动匹配度：波动率约 4.5%，并不算高，但对应的是较大幅度的负年化收益，因此单位风险承受的损失很重。
下行风险：downside_risk ~0.103，结合负的索提诺可见下行波动在整体波动中占比很高，策略亏损日占比较多。
相对基准：基准为上证指数。当前策略是多空期货组合，理论上与股指并非高度同质，但仍将其显著跑输，这说明策略本身缺乏“独立阿尔法”，在当前市场环境中更像是“噪声头寸”。
优势与问题小结

优势：

最大回撤约 -12%，控制在可接受区间，说明仓位管理和杠杆使用相对克制。
beta 接近 0，整体不与单一股指强相关，有潜力作为多资产组合中的独立模块（前提是阿尔法改善）。

主要问题：

年化收益显著为负，且夏普极低，说明策略结构性亏损。
信息比率大幅为负，主动风格大多在“错误方向”上放大。
下行波动占比高，回撤修复能力弱，缺乏明确的风控止损逻辑或仓位动态调整机制。

改进方向建议（结合当前多因子期货框架）
你可以优先从以下几个维度做下一轮迭代回测：
(1) 因子与多空结构

  检查多因子合成后的方向是否与“低因子多、高因子空”的设定一致，尤其是负向因子权重是否过高，导致策略整体偏空；
  对各单因子做独立因子回测与分组检验，剔除或降权长期 IC 为负、单调性差的因子；
  尝试减小权重过大的单一因子，提升组合因子多样性，避免“押单因子”。

(2) 调仓频率与分组方式

  当前因子分析节点设置为 5 日调仓、5 组，多空结构相对激进，可以尝试拉长调仓周期（如 10D、20D）以降低短期噪音；
  在FactorFutureAnalysis中增加对因子方向的重新验证，若发现高组长期跑赢低组则应调整“因子方向”参数（0/1）并重新合成。

(3) 仓位与风险预算

  目前单品种风险权重为 2%，可以考虑降低到 0.5%–1% 区间，在确认策略有正阿尔法前减少资金暴露；
  尝试加入基于回撤或波动的动态降仓规则，例如近20日回撤超过8%时将总风险暴露削减 50%。

(4) 高层测试思路

  先用更短的样本期（如 3–6 个月）和更少品种做快速迭代，验证因子方向和组合逻辑是否能在局部区间产生正超额，再扩展到全市场与长区间；
  将当前期货多空策略与更简单的“多头趋势策略”或“基差策略”做对比，确认当前多因子框架是否有必要的复杂度

显然效果不甚理想，可以做多处的修改，多空结果调整，调仓日期，还有组合数等来测试

四、连接仿真交易

4.1 账号管理

在这个模块建立虚拟账号

4.2 开启仿真交易

选择账号和策略点击开启

4.3 查看

在此处可以查看仿真运行的情况

五、问题

5.1 问题1

这个问题大大们可忽略，是期货因子分析的时间选择周期问题。把测试时间调到2025.10月份之前可以，L_F888.DCE 10月过后的数据暂时有些问题。

5.2 问题2

一直提示开仓失败不知道为啥
已把json放到反馈里。