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上周五我們討論的是150元閾值下不同輪動日的影響，那么如果是無閾值，或者170元閾值、130元閾值的情況下會如何呢？我們先來看看最激進的無閾值：

(資料圖片僅供參考)

和150元閾值類似，也還是差異很大，2018年1月3日輪動的一天，2020年的收益率高達驚人的190.09%，即使2021年也高達114.79%，但到了2022年一下子縮水乘1.99%，2023年截止到4月14日也只有2.12%，今年3個多月甚至跑輸?shù)葯?quán)指數(shù)。即使其他日子輪動的沒有那么驚人的收益率，但也是波動特別大。

我們再來看看170元閾值的結(jié)果：

依然是2018年1月3日開始輪動的一天效果最好，但依然是最近2年相對其他輪動日稍微差一點，雖然從最大回撤、夏普比例是在10個交易日輪動里表現(xiàn)最好的，但考慮到這2年的表現(xiàn)，就可能不是最佳選擇了。均值回歸現(xiàn)象依舊。

最后再看看最保守的130元閾值：

最佳日期似乎在2018年1月15日，最大回撤16.88%，夏普比例1.63，相對來說波動小很多了。

作為比較，我們在看看低價格和低轉(zhuǎn)股溢價率雙低排序的結(jié)果：

從數(shù)據(jù)上看，雙低排序策略在前幾年平均來說還能勉強可轉(zhuǎn)債等權(quán)指數(shù)，但到了2023年就大幅度跑輸了，有點和無閾值類似，簡單的因子如果有效，市場會很快的抹平它的有效，只不過在A股這段時間可能很長。

我們再把無閾值、170、150、130閾值和雙低排序不同日期輪動的平均值做在一張表里：

從上表我們看到，即使平均后，如果只看收益率，那么還是最激進的無閾值表現(xiàn)最好，2019年起平均累計收益率高達549.25%，年化收益率高達54.38%。但如果分年度看，是非常不均勻的，另外32.37%的最大回撤也偏大，夏普比例1.38%也不是最好的。相比較而言，150元閾值的最大回撤和夏普比例反而勝出。簡單的雙低排序似乎表現(xiàn)相對不佳。

從以上討論可以看到，用全部數(shù)據(jù)來優(yōu)化，很容易使得某一天輪動日對應(yīng)的策略經(jīng)過優(yōu)化后存在過度擬合，從表現(xiàn)上看，就是稍微改動一下輪動日，回測的收益率就下跌，但如果下降的不多，這也是可以接受的?；蛘哌€有一種方法是把所有數(shù)據(jù)分成新老數(shù)據(jù)兩段，，比如最近3個月的數(shù)據(jù)作為新數(shù)據(jù)，3個月前的作為老數(shù)據(jù)。優(yōu)化因子的時候新數(shù)據(jù)先不參與，等優(yōu)化確定因子權(quán)重后再觀察新數(shù)據(jù)段的表現(xiàn)，這相當(dāng)于把新數(shù)據(jù)段作為實盤了。即使這樣，我們依然會遇到各種意想不到的問題，量化不是無腦，而是要動更多的腦筋。我相信將來AI會大有用武之地的。

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