再平衡 – 錢如故

基金配置是指凈值嗎還是凈值，基金配置是指凈值嗎還是凈值嗎？

用戶投稿 — Sat, 19 Nov 2022 00:53:42 +0000

基金配置是指凈值嗎還是凈值，基金配置是指凈值嗎還是凈值嗎？

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：【華泰金工林曉明團隊】再平衡策略的收益原理與改進方法

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)進行分析，構(gòu)建投資組合，并利用“超出范圍再平衡”策略進行回測，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%
易方達穩(wěn)健收益B	27%
易方達安心回報債券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

基金收益怎么改，基金收益怎么改地區(qū)？

用戶投稿 — Mon, 14 Nov 2022 14:26:27 +0000

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