基金收益怎么改，基金收益怎么改地區(qū)？
關(guān)注“發(fā)發(fā)與柴柴”，一起鼓搗賺錢的秘密
任憑弱水三千，我只取一瓢來飲
——曹雪芹《紅樓夢》
在再平衡：簡單操作將基金投資收益提升10%（上）中，我們簡單介紹了“再平衡 ”。“再平衡”是對投資組合中各資產(chǎn)占比進(jìn)行初始化，自動實現(xiàn)高拋低吸的一種投資組合管理策略。
根據(jù)華泰金工研報：【華泰金工林曉明團(tuán)隊】再平衡策略的收益原理與改進(jìn)方法
一般來說，再平衡策略主要分為三大類：定期再平衡（Calendar rebalancing）、超出范圍再平衡（Percent threshold rebalancing）以及其他再平衡（Other rebalancing）。定期再平衡指在一定的時間頻率下進(jìn)行再平衡操作，再平衡時間頻率可根據(jù)需要設(shè)置為月度、季度或者年度等，例如固定每季度末進(jìn)行組合再平衡。超出范圍再平衡即在原資產(chǎn)配置比例的基礎(chǔ)上設(shè)置一個閾值范圍，一旦資產(chǎn)權(quán)重偏離比例超過閾值就進(jìn)行再平衡的操作。更復(fù)雜的再平衡手段，則包括定期和動態(tài)相結(jié)合的方式或者利用計算風(fēng)險、趨勢等指標(biāo)的其他方法。
本文主要利用Python, 對之前文章如何利用Python天天基金獲取基金單位凈值、累計凈值、增長率（上）中獲取的基金數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，構(gòu)建投資組合，并利用“超出范圍再平衡”策略進(jìn)行回測，以檢驗“再平衡”策略的有效性。（下文所稱“再平衡”均為超出范圍再平衡”）
檢驗主要分為如下部分：
獲取相應(yīng)的基金數(shù)據(jù) 如何利用Python天天基金獲取基金單位凈值、累計凈值、增長率（下）設(shè)置投資組合中各資產(chǎn)的初始比例將偏離度閾值設(shè)置為10%，并進(jìn)行回測分析利用假設(shè)檢驗，將“再平衡”的投資組合表現(xiàn)與“買入持有”不操作的投資組合表現(xiàn)進(jìn)行對比
手動下劃線
數(shù)據(jù)已經(jīng)在之前的文章 如何利用Python天天基金獲取基金單位凈值、累計凈值、增長率（下）中獲取，這次直接導(dǎo)入使用即可。
因為用累計凈值計算的收益率存在偏差（具體原因請參加基金收益率：單位凈值還是累計凈值？），故還是改用通常的做法，利用“日增長率”進(jìn)行累乘，計算最終的收益率。
# 獲取日增長率fund_df_=locals()datas_ret=[]for i in range(len(my_df)): jingzhi=fund_df_[i]['日增長率'].to_frame() jingzhi=jingzhi.rename(columns={'日增長率':my_df['name'][i]}) datas_ret.append(jingzhi)
2. 設(shè)置投資組合初始比例
投資組合的比例是之前根據(jù)某個策略，優(yōu)化sharpe ratio得到的。該比例并沒有針對“再平衡”進(jìn)行優(yōu)化，故針對再平衡策略并不存在人為過擬合的情況。而且本文主要是為了檢驗“再平衡”策略與“買入并持有”策略之間是否存在顯著差異，即看起來“多此一舉”的再平衡是否更帶來正向的收益，故初始化的比例并不是非常重要。
|
基金名稱 |
比例 |
|
廣發(fā)納指100 |
27% |
|
銀河收益混合 |
22% |
|
易方達(dá)穩(wěn)健收益B |
27% |
|
易方達(dá)安心回報債券A |
24% |
|
100% |
3. 在Python 代碼中將偏離值閾值設(shè)置為10%。該比例為參考券商研報得到的一個大概印象值，并沒有經(jīng)過優(yōu)化。
閾值10% 再平衡策略，投資組合表現(xiàn)如下：
|
Start date |
2014-02-07 |
|
|
End date |
2020-12-25 |
|
|
Total months |
80 |
|
|
Backtest |
||
|
Annual return |
17.0% |
|
|
Cumulative returns |
185.6% |
|
|
Annual volatility |
8.5% |
|
|
Sharpe ratio |
1.88 |
|
|
Calmar ratio |
1.55 |
|
|
Stability |
0.90 |
|
|
Max drawdown |
-10.9% |
|
|
Omega ratio |
1.43 |
|
|
Sortino ratio |
2.76 |
|
|
Skew |
-0.80 |
|
|
Kurtosis |
9.44 |
|
|
Tail ratio |
1.20 |
|
|
Daily value at risk |
-1.0% |
|
Worst drawdown periods |
Net drawdown in % |
Peak date |
Valley date |
Recovery date |
Duration |
|
0 |
10.44 |
2020-02-20 |
2020-03-20 |
2020-06-19 |
87 |
|
1 |
7.28 |
2015-12-29 |
2016-02-05 |
2016-07-26 |
151 |
|
2 |
6.52 |
2018-09-28 |
2019-01-02 |
2019-02-25 |
107 |
|
3 |
5.78 |
2015-08-17 |
2015-08-24 |
2015-10-23 |
50 |
|
4 |
5.06 |
2018-01-26 |
2018-02-08 |
2018-06-04 |
92 |
|
Stress Events |
mean |
min |
max |
|
Apr14 |
0.02% |
-0.71% |
0.72% |
|
Oct14 |
0.21% |
-1.09% |
1.14% |
|
Fall2015 |
-0.13% |
-1.97% |
1.37% |
|
New Normal |
0.06% |
-4.67% |
2.40% |
而按照初始比例，買入并持有的投資組合表現(xiàn)如下：
|
Start date |
2014-02-07 |
|
|
End date |
2020-12-25 |
|
|
Total months |
80 |
|
|
Backtest |
||
|
Annual return |
16.3% |
|
|
Cumulative returns |
175.2% |
|
|
Annual volatility |
8.9% |
|
|
Sharpe ratio |
1.74 |
|
|
Calmar ratio |
1.39 |
|
|
Stability |
0.90 |
|
|
Max drawdown |
-11.7% |
|
|
Omega ratio |
1.40 |
|
|
Sortino ratio |
2.53 |
|
|
Skew |
-0.81 |
|
|
Kurtosis |
9.46 |
|
|
Tail ratio |
1.13 |
|
|
Daily value at risk |
-1.1% |
|
Worst drawdown periods |
Net drawdown in % |
Peak date |
Valley date |
Recovery date |
Duration |
|
0 |
11.18 |
2020-02-20 |
2020-03-20 |
2020-06-22 |
88 |
|
1 |
7.13 |
2018-09-28 |
2019-01-02 |
2019-02-25 |
107 |
|
2 |
7.12 |
2015-12-30 |
2016-01-27 |
2016-08-08 |
159 |
|
3 |
6.04 |
2015-06-03 |
2015-08-24 |
2015-10-23 |
103 |
|
4 |
5.62 |
2020-09-02 |
2020-09-23 |
2020-12-21 |
79 |
|
Stress Events |
mean |
min |
max |
|
Apr14 |
0.02% |
-0.71% |
0.72% |
|
Oct14 |
0.21% |
-1.09% |
1.14% |
|
Fall2015 |
-0.12% |
-1.98% |
1.35% |
|
New Normal |
0.06% |
-4.68% |
2.62% |
我們可以發(fā)現(xiàn)
再平衡：總收益185.6%，年化收益約17%，最大回撤為-10.9%
“買入持有不平衡”：總收益：175.2%。年化16.3%，最大回撤-11.7%
可以初步得出結(jié)論：
再平衡總收益高于不平衡，大約高出10.4%再平衡最大回撤更低，約縮小-0.8%，即再平衡風(fēng)險更低
再本次回測中，再平衡策略，享有相對更高的收益和相對更對的風(fēng)險，風(fēng)險收益比更具性價比。
接下來我們對2個策略的累計收益率進(jìn)行統(tǒng)計檢驗：
import statsmodels.stats.weightstats as swsw.ztest((1+e.ret).cumprod(),(1+e.bench_ret).cumprod(),value=0, alternative='larger')
統(tǒng)計量和p值分別為
(3.678725362151936, 0.00011720125668776725)
ztest：
原假設(shè)H0: 再平衡策略累計收益率<=不平衡策略累計收益率
備擇假設(shè)H1：再平衡策略累計收益率>不平衡策略累計收益率
p值為0.00011720125668776725，故約有99.99%的概率拒絕原假設(shè)H0，即備擇假設(shè)H1為真，再平衡策略累計收益率>不平衡策略累計收益率具有統(tǒng)計學(xué)上的顯著性
好了，這篇文章就和大家分享到這里，希望可以幫助到大家。另外，想要實現(xiàn)投資穩(wěn)定盈利，建議大家可以多學(xué)習(xí)一些相關(guān)的課程內(nèi)容，這里給大家推薦一個知識平臺——愛雅微課：https://ke.iya88.com/，里面提供了全網(wǎng)最全最實戰(zhàn)的課程，很多大佬都是該網(wǎng)站的會員，抓緊收藏起來吧！
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