rsrs因子测试(记录版) 因子是 rsrs。过去一段window中,4h low 与 high 的线性关系系数。 因子计算参数: window , zsocre_window 开仓条件: 突破阈值 x , 平仓条件: 跟踪止盈止损。 在x = 1.1, 因子参数测试结果热力图: (15, 180)曲线: 止损止盈改为高点回调 xa 后, 止损止盈改为 移动 + 高点回调 多空...
比如创业板的RSRS因子,年化20.7%,最大回撤26%。有明显的超额收益,而且有效控制了回撤,在2015年牛熊转换其间保住了大部分收益。 from engine.datafeed.dataloader import Hdf5Dataloader symbols = ['399006.SZ'] loader = Hdf5Dataloader(symbols, start_date="20120101") df = loader.load(fields=['slope_pair...
这几天加了RSRS择时,回撤降了下来,盈利也上去了一点,虽然不多,也算是好的开始吧! 我现在实盘的方式:聚宽+Web Api+Python+Mini**,运行较稳定,与聚宽的模拟盘对比起来,收益率稍微有点出入,但出入不大。 之前社区里说的用Redis方式,其实异曲同工吧,直接requests提交到后台api,api保存到数据库,队列执行相应数据...
PEG+RSRS择时+个股强势因子择股 8年40倍 基于前者的PEG+rsrs择时,本人额外加入了个股强势因子,效果较前者回测小很多。 欢迎小伙伴基于此策略做更多的尝试
比如创业板的RSRS因子,年化20.7%,最大回撤26%。有明显的超额收益,而且有效控制了回撤,在2015年牛熊转换其间保住了大部分收益。 fromengine.datafeed.dataloaderimportHdf5Dataloader symbols = ['399006.SZ'] loader = Hdf5Dataloader(symbols,start_date="20120101") ...
受@柱子嗨翻天 的帖子启发,花了半天时间把光大证券的几篇基于RSRS的市场择时系列研报读了下,然后照着原理用代码实现了个基于RSRS指标的信号函数,结合之前写过的基于动量因子的ETF轮动策略,用该指标优化了下,收益率和最大回撤确有小幅提升 基于阻力支撑相对强度(RSRS)的市场择时.pdf( 1.90 M ) ...
本策略根据动量因子筛选出最强ETF,再根据RSRS择时信号来决定是否买入,相对于慕长风大佬的基于动量因子的ETF轮动加上RSRS择时策略,做了如下改动: 一是将每周调仓改成了每日调仓 二是 将g.index_pool类似字典的形式改成了列表 三是因为取消了原有的index(指数),所以要对一些代码进行修正,但整体的框架还是和慕长风大佬...
受@柱子嗨翻天 的帖子启发,花了半天时间把光大证券的几篇基于RSRS的市场择时系列研报读了下,然后照着原理用代码实现了个基于RSRS指标的信号函数,结合之前写过的基于动量因子的ETF轮动策略,用该指标优化了下,收益率和最大回撤确有小幅提升 基于阻力支撑相对强度(RSRS)的市场择时.pdf( 0 KB ) ...