我的基金投资策略=主动基金+趋势跟踪+量化交易+机械执行

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理财
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缘起

最近看ETF之家这个公众号的文章，觉得号主的投资思路很值得借鉴：形成一套属于自己的理财策略，制定一系列规则，用规则去指导行动，并严格遵守，而不是跟随自己的主观情绪去跟风炒作。
回想了自己过去的理财之路，确实有很多次跟风追涨的非理性操作，结果最后反被割了韭菜。 为了防止以后再度出现类似的举动，于是认真思考了自己的理财策略，写了这篇文章。也许以后自己的理财策略还会有更新，到时候再出v2.0,v3.0…
理财，本来不是一蹴而就，而是需要我们不断学习不断成长的。
我的这个基金投资策略，是选择优质LOF基金的趋势交易策略，我在聚宽量化交易平台上，根据过往的历史数据进行了回测，回测7年，年化收益率25%，最大回撤17%。

一.选基思路

精选的优质LOF为：
  • 消费类：
    • 兴全模式 163415 乔迁（从业3年，年化27%）
    • 景顺鼎益 162605 刘彦春（从业10年，年化22%）
  • 科技类：
    • 广发小盘 162703
    • 万家优选 161903 黄兴亮（从业6年，年化27%）
    • 深证100：富国天惠 161005 朱少醒（从业14年，年化22%）
选基思路就是：
  • 尽量新老搭配，各个从业年限的基金经理都有
  • 尽量覆盖行业和板块广一点，景顺偏消费，万家偏科技，一个防守一个进攻，兴全精选个股，富国精选行业，尽量分散风险
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目前还不支持场外基金，后续准备支持一下场外基金，让投资标的的选择面更广一点。

二.交易原则

1.买卖规则
  • 每个LOF的20日涨幅超过5%，就买入2.5成仓
  • 每个LOF的20日涨幅低于-5%，就卖出2.5成仓
2.止损规则
  • 单笔交易的浮动盈亏率超过-20%，无条件止损

三.回测分析

收益趋势图

使用历史数据测试一个策略的可行性的时候，可以用ETF组合宝做初步测试，因为它可以可视化的设置买卖条件，不用写代码，非常方便。当初步测试的效果还不错的时候，再在聚宽平台写python代码，来做进一步的精细化测试，主要就是完善风险控制条件和交易费用处理。 这是从2014-01-01到2020-08-25的6.5年历史数据的回测分析，
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风险说明图

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年度收益率对比

本策略回测时的年度收益率分别为：年化30%，最大回撤19% 2014年：7.45% 【跑输沪深300】 2015年：104.99% 2016年：-4.39% 2017年：12.47% 【跑输沪深300】 2018年：-11.28% 2019年：38.77% 2020年：42.01% 对比沪深300ETF: 年化13% 最大回撤-45% 2014年：54.09% 2015年：7.09% 2016年：-9.61% 2017年：23.14% 2018年：-23.92% 2019年：38.01% 2020年：17.91% 通过回测的年度收益率可以知道，其实策略也没有每一年都能跑赢沪深300，但是，它经常能在牛市时赚得更多，在熊市时亏得更少。而沪深300，虽然15年来了一波大行情，但是守不住，最后又跌回原形了。

四.模拟盘跟踪

这是在聚宽平台上，从2020-08-27到2021-12-01的模拟盘收益曲线，期间有调整交易策略和交易标的，所以和回测分析会有一定误差。
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五.实盘提示

鉴于好策略还得好执行才能落地，而聚宽的自动化交易的券商佣金比较高，而我的策略又比较简单，我这里只是用聚宽做回测，实际交易是利用华宝证券的条件单。 每个交易日的早上9点左右，检查关注的基金，20日涨幅超过5%的就买，低于-5%的就卖 具体买卖使用华宝的时间条件单，设置为9：30开盘时直接按市价买卖即可 交易时段内，不要看盘，不要看盘，不要看盘，省得忍不住想要秀一下操作，结果破坏了计划 其实在回测中，这个策略的年度调仓次数也才16次左右，我们绝大多数日期内，都只用早上一分钟的时间看一下20日涨幅就可以了，不必做任何操作，很方便上班族。

六.总结

虽然上面都是好基金，但是如果只是一味地死守不动，不知道止损和止盈的话，其实风险也很大的，毕竟它们的历史最大回撤也都是差不多50%左右的。我回测了一下，如果最开始每个基金买入2.5成仓位，买入后一直持有不动，年化收益率差不多是24%，但是它的最大回撤太大了，高达42%，我想很难有人能在如此高的回撤时，依然坚持持有的，太考验人性了。
好标的也需要有好的买卖点，才能稳定盈利。我的策略呢，就是加入了择时，通过择时机制来决定买卖点，以及止盈止损，以及仓位管理。这个策略的收益率曲线会平滑一点，适合随时加入新资金，毕竟每个月的工资闲着也是闲着，还不如进来买基金。而如果不考虑择时，有空闲资金了就进场，说不定就恰好买在最高点了。
我的基本择时思路就是：根据20日涨幅判断，大涨之前，20日涨幅必然会突破5%，大跌之前，20日涨幅也必然会突破-5%。
不求买在最低点，卖在最高点，只要我们在相对低点买入，相对高点卖出，就足以盈利，这也是趋势交易的精髓。
当然了，这些突破里面必然会有假突破，会导致亏损，但是亏损时少亏点，盈利时多赚点，总体而已，就依然是盈利的，本策略的胜率大概是0.46，盈利交易的平均收益率为4.88%，亏损交易的平均收益率为-1.20%，年度交易频次大约是16次。
其实做趋势交易有点像钓鱼，一定要有耐心，也许我们会有很多次的无效拉杆，但是只要我们能守住，最终总能钓到鱼的。
从15年开始接触基金，最开始只知道看支付宝上推荐的基金买，追涨杀跌，但往往慢人一步，最后一算下来，其实没赚到什么钱，手续费倒是交了不少。
后来了解到基金定投，开始定投沪深300+中证500，但是定投时间久了以后，发现基金定投虽然简单，但其实挺坑的，本质还是属于左侧交易策略，一种变相的抄底而已，而且它的止盈策略不好定，卖点不好把握，如果用了几年的时间，最后只赚10%就离场，我觉得不太划算。而如果真的来一个长期的下降趋势，估计这个定投的过程会比较煎熬，而且长期的资金利用率并不高，稳健理财可以基金定投，但如果想年化收益率高一点，实现财富相对自由，还是趋势交易更有机会一点。
关于趋势交易，看过一些书，《趋势交易：股市稳定盈利之道》给自己很大的启发，感觉比较符合自己的调性，现在基本都是做趋势交易了。后来接触到聚宽平台，以前只能凭自己的感觉制定一些买卖规则，现在可以利用聚宽的数据验证下自己的规则，虽然实际交易上可能没啥差别，但是经过了回测考验的策略，自己心里总是觉得有点谱，不像以前那样没底。
总而言之，我的投资体系就是：主动基金+趋势跟踪+量化交易+机械执行

七.相关工具

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  1. 华宝智投 – 集股票开户、行情资讯、自动交易于一身的智能炒股软件
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八.策略源码

# 导入函数库  
from jqdata import *  
import copy  
def initialize(context):  
    # 设定沪深300作为基准  
    set_benchmark('000300.XSHG')  
    # 开启动态复权模式(真实价格)  
    set_option('use_real_price', True)  
    # 输出内容到日志 log.info()  
    log.info('初始函数开始运行且全局只运行一次')  
    # 过滤掉order系列API产生的比error级别低的log  
    log.set_level('order', 'error')  
    # 设置手续费是：买入时佣金万分之一，卖出时佣金万分之一,无印花税, 每笔交易佣金最低扣0块钱  
    set_order_cost(OrderCost( open_commission=0.0002, close_commission=0.0002,close_tax=0, min_commission=0), type='fund')  
    # 设置滑点  
    set_slippage(FixedSlippage(0.01))  
    # 开盘时运行  
    run_daily(market_open, time='open')  
def market_open(context):  
    check_LOF(context)  
    check_stop(context)  
def check_LOF(context):  
    # 兴全模式 163415  
    # 景顺鼎益 162605  
    # 广发小盘 162703  
    # 万家优选 161903  
    g.funds=['163415.XSHE','162605.XSHE','162703.XSHE','161903.XSHE']   
    target_value=context.portfolio.total_value/len(g.funds)  
    for fund in g.funds:  
        rate20=get_rate20(fund)  
        # 若20日涨幅高于5%, 则买入  
        if rate20 >= 0.05 and fund not in context.portfolio.positions:  
            # 买入LOF基金    
            order_target_value(fund, target_value)  
        # 若20日涨幅低于-5%, 则卖出  
        elif rate20 <= -0.05 and fund in context.portfolio.positions:  
            order_target_value(fund, 0)  
def check_stop(context):  
    for position in list(context.portfolio.positions.values()):  
        fund=position.security  
        value=round(position.value,0)  
        price=position.price  
        avg_cost=position.avg_cost  
        rate=round(price/avg_cost-1,2)  
        rate20=get_rate20(position.security)  
        if rate <=-0.20:  
           # 卖出基金  
            order_target_value(position.security, 0)  
            log.info("触发止损信号: 标的={0},标的价值={1},20日涨幅={2},浮动盈亏={3} ".format(position.security,round(position.value,0),rate20,rate))  
def get_rate20(fund):  
    close_data = get_bars(fund, count=21, unit='1d', fields=['date','close'])  
    close_before_

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