Py学习  »  Python

与deepseek一起改进大类资产配置策略,附python代码

七年实现财富自由 • 10 月前 • 253 次点击  
原创内容第1052篇,专注AGI+,AI量化投资、个人成长与财富自由
让大模型一起来开发策略:
我的原始策略:
 # 资产配置策略示例(不需要止盈止损)    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    )
从ETF选择和仓位分配两个角度给出优化建议。
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:

  1. 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。

  • 510300.SH(沪深300ETF):代表大盘股,流动性好。

  • 510500.SH(中证500ETF):代表中小盘股,与沪深300互补。

  • 推荐ETF:

  • 调整方式:可部分替代当前行业ETF(如降低159928.SZ或512010.SH的权重)。

  • 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。

    • 513500.SH(标普500ETF):覆盖美国大盘股,比纳斯达克100更均衡。

    • 511280.SH(MSCI中国A股ETF):或类似海外中国指数,降低汇率风险。

    • 推荐ETF:

    • 调整方式:可降低513100.SH权重,并加入新ETF。

  • 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。

    • 511260.SH(10年期国债ETF):利率债,流动性好。

    • 511520.SH(企业债ETF):信用债,收益较高但风险可控。

    • 推荐ETF:

    • 调整方式:用这些ETF替代161716.SZ,并调整国债和信用债的比例。

  • 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:

    1. 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:

    • 增加股票权重:从22%提升至40%左右,包括国内宽基、行业和海外股票。

    • 降低债券权重:从68%降至50%左右,聚焦国债和信用债。

    • 商品权重维持5-10%。

  • 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'],  # 更新symbols列表,包含推荐ETF    weight=WeightType.FIXED,    weight_fixed={        '510300.SH': 0.15,  # 沪深300ETF,核心宽基        '510500.SH': 0.10,  # 中证500ETF,核心宽基        '510050.SH': 0.05,  # 上证50ETF,大盘股补充        '512010.SH': 0.05,  # 医药ETF,行业卫星        '513100.SH': 0.03,  # 纳斯达克100ETF,海外股票        '513500.SH': 0.02,  # 标普500ETF,海外分散        '518880.SH': 0.05,  # 黄金ETF,商品        '511010.SH': 0.25,  # 国债ETF,利率债        '511220.SH': 0.25,  # 城投债ETF,信用债        # 移除161716.SZ,用债券ETF替代    },    period=PeriodType.RunQuarterly,    rebalance_threshold=0.1  # 启用再平衡阈值)
    吾日三省吾身
    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?
    这是初心,也是起点。
    这个想法一定是正确而且必要的。
    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。
    这也就是强执行力的,总在探索的人的回报吧。
    ——想都是问题,做才有办法。
    《重来》里有一句话叫:先做起来。
    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。

    每天“不管”一点点,每天就变强一天天。
    代码和数据下载:AI量化实验室——2025量化投资的星辰大海

    AI量化实验室 星球,已经运行三年多,1900+会员。

    aitrader代码,因子表达式引擎、遗传算法(Deap)因子挖掘引擎等,支持vnpy,qlib,backtrader和bt引擎,内置多个年化30%+的策略,每周五迭代一次,代码和数据在星球全部开源。


    点击 “查看原文”,直接访问策略集合。

    扩展  •  历史文章   


    星球排名第一的策略更新了,可以订阅了: 年化560%,回撤9%,夏普6.01 | 自改进大语言模型框架,用于量化交易信号挖掘。

    Quant4.0,基于AgentScope开发 | 年化316%,回撤14%的超级轮动策略,附python代码

    年化30.24%,最大回撤19%,综合动量多因子评分策略再升级(python代码+数据)

    年化429%,夏普5.51 | 全A股市场回测引擎构建

    Python社区是高质量的Python/Django开发社区
    本文地址:http://www.python88.com/topic/189096