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年化60.7%，最大回撤-16.5%，RSRS标准分择时效果差不多

news 2024/11/16 3:36:43

原创内容第653篇，专注量化投资、个人成长与财富自由。

中秋节，祝大家中秋快乐！

人有悲欢离合，月有阴晴圆缺，此事古难全。但愿人长久，千里共婵娟。

今天引入RSRS来择时，看下策略效果。

年化60.7%，最大回撤-16.5%，RSRS标准分择时效果差不多。

numpy版本的rsrs指标计算，性能还可以：

import numpy as npfrom numpy.lib.stride_tricks import as_strided as strideddef rolling_window(a: np.array, window: int):'生成滚动窗口，以三维数组的形式展示'shape = a.shape[:-1] + (a.shape[-1] - window + 1, window)strides = a.strides + (a.strides[-1],)return strided(a, shape=shape, strides=strides)def numpy_rolling_regress(x1, y1, window: int = 18, array: bool = False):'在滚动窗口内进行，每个矩阵对应进行回归'x_series = np.array(x1)y_series = np.array(y1)# 创建一个一维数组dd = x_seriesx = rolling_window(dd, window)yT = rolling_window(y_series, window)y = np.array([i.reshape(window, 1) for i in yT])ones_vector = np.ones((1, x.shape[1]))XT = np.stack([np.vstack([ones_vector, row]) for row in x])  # 加入常数项X = np.array([matrix.T for matrix in XT])  # 以行数组表示reg_result = np.linalg.pinv(XT @ X) @ XT @ y  # 线性回归公示if array:return reg_resultelse:frame = pd.DataFrame()result_const = np.zeros(x_series.shape[0])const = reg_result.reshape(-1, 2)[:, 0]result_const[-const.shape[0]:] = constframe['const'] = result_constframe.index = x1.indexfor i in range(1, reg_result.shape[1]):result = np.zeros(x_series.shape[0])beta = reg_result.reshape(-1, 2)[:, i]result[-beta.shape[0]:] = betaframe[f'factor{i}'] = resultreturn frame@calc_by_symbol
def RSRS(high: pd.Series, low: pd.Series, N: int = 18, M: int = 600):beta_series = numpy_rolling_regress(low, high, window=N, array=True)beta = beta_series.reshape(-1, 2)[:, 1]beta_rollwindow = rolling_window(beta, M)beta_mean = np.mean(beta_rollwindow, axis=1)beta_std = np.std(beta_rollwindow, axis=1)zscore = (beta[M - 1:] - beta_mean) / beta_stdlen_to_pad = len(low.index) - len(zscore)# print(len_to_pad)pad = [np.nan for i in range(len_to_pad)]pad.extend(zscore)zscore = pd.Series(pad, index=low.index)len_to_pad = len(low.index) - len(beta)pad = [np.nan for i in range(len_to_pad)]pad.extend(beta)beta = pd.Series(pad, index=low.index)return zscore

一点感受，复杂且高大上的指标，看起来很酷，其实过拟合和失效的可能性更高。有时候，回归到简单的指标，比如均线，ATR，RSI等经典指标反而会有惊喜。

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02 五年财务自由退休

财富的核心永远是价值创造。

把你擅长的事情，产品化。

把你热爱的事情，变得擅长。就是这个逻辑。

重要的事（why），这是你的价值观，是一切的原点。

擅长的事（how）, 你才能交付你的价值，这是交换规律决定的。

喜欢的事（what)，唯热爱可抵岁月长。

当身边的朋友开始消费降级。

当有人已经对未来找到工作不报任何希望。