原创内容第1052篇,专注AGI+,AI量化投资、个人成长与财富自由 asset_task = AssetAllocationTask( #symbols=['510300.SH', '510500.SH', '159915.SZ'], weight=WeightType.FIXED, weight_fixed={'159928.SZ': 0.03, '510050.SH': 0.06, '512010.SH': 0.08, '513100.SH':0.05, '518880.SH':0.1, '511220.SH':0.32, '511010.SH':0.26, '161716.SZ':0.1}, period=PeriodType.RunQuarterly, #rebalance_threshold=0.1 )
当前配置使用了固定权重,包括股票类ETF(如消费、医药、纳斯达克100)、债券类ETF(如城投债、国债)和商品类ETF(黄金),总体偏向债券(68%),但ETF选择和一些权重细节可能还有优化空间。基于一般投资原则(如分散化、风险调整、成本效率),并假设追求长期稳健收益(平衡型风险偏好)。一、ETF选择优化
当前配置中的ETF覆盖了国内行业股票、海外股票、债券和黄金,但存在以下可改进点:
增加宽基指数ETF:当前配置缺乏国内宽基指数(如沪深300、中证500),而主要依赖行业ETF(如消费、医药)。行业ETF波动性较高,且容易受特定行业风险影响。建议加入宽基指数作为核心资产,以获取市场平均收益,提高分散度。
优化海外股票ETF:当前仅配置了
513100.SH(纳斯达克100ETF),集中于美国科技股,风险较高。建议增加其他海外市场ETF以分散风险,例如全球指数或新兴市场指数。
债券ETF优化:当前债券配置包括511220.SH(城投债)、511010.SH(国债)和161716.SZ(双债增强LOF)。LOF基金费用较高且流动性可能不如ETF,建议用纯债券ETF替代,以降低成本和跟踪误差。
商品ETF优化:518880.SH(黄金ETF)是良好的分散化工具,但权重10%可能偏高,除非您特别看好黄金。通常商品配置在5-10%之间即可,建议根据市场 outlook 调整。
简化ETF数量:当前配置有8个ETF,其中一些权重很小(如159928.SZ仅3%),可能增加管理复杂度且分散效果有限。建议合并类似资产,聚焦于5-7个核心ETF,提高可操作性。
当前权重为债券68%、股票22%、商品10%,适合保守型投资者,但如果希望提高收益潜力,可能需要调整股债比例。基于现代投资组合理论,以下建议旨在平衡风险与收益:
调整股债比例:对于平衡型投资者,建议股票40-50%、债券40-50%、商品5-10%。具体调整:
股票内部分配:在股票部分,采用核心-卫星策略:
核心(70%股票权重):宽基指数(如沪深300、中证500)占大部分,提供市场beta。
卫星(30%股票权重):行业ETF(如消费、医药)和海外股票,追求alpha。
示例:国内宽基25%、国内行业10%、海外股票5%。
债券内部分配:在债券部分,平衡利率债和信用债:
利率债(如国债):占债券权重的50-60%,降低信用风险。
信用债(如城投债、企业债):占债券权重的40-50%,提高收益。
避免使用LOF基金,优先选择流动性高的债券ETF。
启用再平衡阈值:您注释了rebalance_threshold=0.1,建议启用此功能,当权重偏离目标10%时自动再平衡。这能控制风险,避免频繁交易(每季度再平衡已合理)。
asset_task = AssetAllocationTask( symbols=['510300.SH', '510500.SH', '510050.SH', '512010.SH', '513100.SH', '513500.SH', '518880.SH', '511010.SH', '511220.SH'], weight=WeightType.FIXED, weight_fixed={ '510300.SH': 0.15, '510500.SH': 0.10, '510050.SH': 0.05, '512010.SH': 0.05, '513100.SH': 0.03, '513500.SH': 0.02, '518880.SH': 0.05, '511010.SH': 0.25, '511220.SH': 0.25, }, period=PeriodType.RunQuarterly, rebalance_threshold=0.1 )
多数想好好做一个产品的人,尤其在一开始的时候,都会问一个根本的问题:用户是谁,我们的产品为谁提供什么价值?可以,值得关注的事情是,有些事情,想是没有答案的,做才有答案。你想得特别好,这个用户的痛点,也许做不到,也许做不来结果并非你所想。而有时候,山重水复,柳暗花明。当然不是盲目去试错,而是你有一个自洽且愿意做的事情,也许还没有完全想清楚,条件也未必完全成熟,但成本可控,你又感兴趣的话,那就快速去试。其实要验证一个想法,就是“如果产品做出来了,你自己用不用,有没有用,以及会不会每天用”。
另外,有些时候,保持一定的松弛感,只要我们的成本可控,风险可控,那么慢一点,少一点,自己开心就好。
用大模型来辅助开发,有一个巨大的好处,就是突破自己的边界很容易。
之前用过一段时间django,其实就是admin, orm,然后写一些界面。
简单的bbs之类,都挺麻烦。
因为细节很多,登录,注册,邮件发送,激活,还有页面模板。
更不用提测试用例,manage.py支持脚本之类的。
其实django有大量的惊喜,只是我们一直没有去用。但大模型自然而然就用最佳实践帮我们写好了代码。
尤其是api的测试,用户注册,登录,要验证还挺麻烦的。
但使用django内置的test的client,mock机制,可以快速做到接口用例的覆盖。加上大模型更是无敌。
其实,现在效率的提升,还是LLM帮了很大的忙。
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