1000个量化策略--1全球大类动量策略

风险提示：本内容为量化技术及平台操作的纯知识分享，不构成任何投资建议，不推荐任何具体证券或交易时机。部分内容可能理解包含错误，请自行核实。市场有风险，投资需谨慎文章全部内容设计到的标的，只做策略思路的分析，不做投资参考，

今天完成了回测系统的开发，api接口的开发，方便我直接调用量化接口，就行策略的开发分析，做策略参数的组合分析，看那个参数比较合适，我自己计算了大量的因子，差不多1000个因子，可以给机器学习，做因子的组合优化，我也参考金融工程马科维茨思路做了一个简单的优化算法，利用利用全部的因子组合无数的策略，这个用人工处理不太可能，用电脑处理组合很快，我今天完成了全部数据的api编写，后面可以写skills，mcp直接给api调用分析系统，自动挖掘，越来越智能分析，可以远程执行回测

读取因子数据，行情数据，财务数据等

模型实现的回测算法有下面这么多，我还在添加量化分析工具

今天利用回测框架，看怎么样实现第一个动量策略，手动操作的太麻烦，我一般是用量化api直接操作速度快

点击动量模型进入回测

第一步添加标的，支持全市场的，动量的核心在于标的的相关性要低，太高的相关性容易动量出了进入同样一样的标的，容易套，选择全球大类资产，相关性低的标的建立投资组合

动量计算思路

def calculate_momentum_score(self, df):
        """
        计算动量分数
        使用加权线性回归计算对数收益率的斜率，并结合R²加权
        """
        if len(df) < self.mom_daily:
            return 0
        df_sub = df.tail(self.mom_daily).copy()
        if len(df_sub) < 10:
            return 0
        y = np.log(df_sub['close'].values)
        n = len(y)
        weights = np.linspace(1, 2, n)
        x = np.arange(n)
        slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1, w=weights)
        annualized_returns = math.pow(math.exp(slope), 250) - 1
        residuals = y - (slope * x + intercept)
        weighted_residuals = weights * residuals**2
        y_mean = np.mean(y)
        r_squared = 1 - (np.sum(weighted_residuals) / np.sum(weights * (y - y_mean)**2))
        score = annualized_returns * r_squared
        return score

可以利用相关性分析系统，分析一下标的相关性

相关性明细数据

协方差分析，总体的相关性比较低

策略的大概思路是安动量排序，选择合适的动量值，amir动量排名的前N个标的，实现动量的思路，本质是一个动量加趋势跟踪的策略，自定义自己的参数回测

设置我们认为合理的参数，回测就可以，也可以利用api接口偏离回测自己的思路

全球大类的组合思路结果，回测稍微有一点大，这个是动量本身无法避免的，可以提高买入组合降低单一标的的仓位

回测分析

交易记录

持股数据

详细统计

不懂的问我就可以，加我备注入群可以加入专业的量化研究群

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动量代码计算参考

def calculate_momentum_score(self, df):
        """
        计算动量分数
        使用加权线性回归计算对数收益率的斜率，并结合R²加权
        """
        if len(df) < self.mom_daily:
            return 0
        df_sub = df.tail(self.mom_daily).copy()
        if len(df_sub) < 10:
            return 0
        y = np.log(df_sub['close'].values)
        n = len(y)
        weights = np.linspace(1, 2, n)
        x = np.arange(n)
        slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1, w=weights)
        annualized_returns = math.pow(math.exp(slope), 250) - 1
        residuals = y - (slope * x + intercept)
        weighted_residuals = weights * residuals**2
        y_mean = np.mean(y)
        r_squared = 1 - (np.sum(weighted_residuals) / np.sum(weights * (y - y_mean)**2))
        score = annualized_returns * r_squared
        return score