在当前竞争激烈的金融投资市场中,量化投资工具的应用越来越受到投资者的青睐。本文将详细介绍使用商江趋势UQTOOL.COM平台对’卫星ETF广发,国投白银LOF’组合进行评测的过程和结果。通过深入分析策略净值、风险控制指标以及收益表现,我们发现该策略在基金市场中展现出卓越的投资效果,值得投资者关注和尝试。
随着金融科技的快速发展,量化投资工具正在成为投资者实现财富增值的重要手段之一。商江趋势UQTOOL.COM作为一款备受瞩目的人工智能量化投资平台,凭借其强大的数据处理能力和精准的策略分析功能,在市场中获得了广泛认可。本文将围绕该平台对’卫星ETF广发,国投白银LOF’组合的具体应用展开评测。
图表部分展示了策略净值与基准净值的历史走势对比,清晰地反映了两者之间的差距逐步扩大的趋势。此外,还包括最大回撤率、收益波动等关键指标的可视化分析,帮助用户直观理解策略的表现。
净值曲线
首先,从基础指标来看,该策略表现出了显著优于基准的表现。具体而言,策略净值达到了3.3,而基准净值为2.0,这意味着在相同的市场环境下,采用该策略的投资组合表现更为优异。同时,最大回撤率控制在了9%,这一数值表明策略在风险控制方面表现出色,能够在市场波动中有效降低投资组合的损失。
当前持仓主要由卫星ETF广发和国投白银LOF组成,分别占比50%。这种配置不仅分散了投资风险,还充分利用了两种不同类型基金的优势,实现了稳健与收益的平衡。
持仓信息
| 合约代码 | 年化收益 | 昨日仓位 | 持仓成本 |
|---|---|---|---|
| 总市值 | 可用资金 | 总盈亏 | 持股变动 |
进一步分析收益指标,我们可以看到阿尔法收益率为72.7%,贝塔收益率为71.5%。这表明该策略不仅能够捕捉到市场的整体收益(由贝塔贡献),还能通过独特的量化模型实现超越市场表现的超额收益(由阿尔法贡献)。此外,夏普收益率高达769.8%,年化收益更是达到了惊人的773.9%。这些指标充分证明了该策略在风险调整后的收益能力方面具有显著优势。

该策略采用先进的量化模型,结合技术分析和基本面数据,通过机器学习算法优化投资组合。其核心在于动态调整持仓比例,并根据市场变化及时止损或加仓,从而在保持稳定的同时追求高收益。
策略分析
| 指标 | 数值 | 解释 |
|---|---|---|
| AI Strategy | - | 初始净值1,策略无杠杆交易累计收益 |
| Buy-and-Hold | - | 初始净值1,买入并持有的无杠杆交易累计收益 |
| 年化收益 | - | 基于净值计算的实际年化收益率(%) |
| 预期周收益 | - | AI预测的周收益率(%),负数表示周偏空 |
| 预测准确率 | - | AI预测的周预测方向性精度(%) |
| 收益回撤比 | - | 策略收益/最大回撤,交易风险比例 |
| 最大回撤 | - | 策略历史中,从高点的最大回撤幅度 |
| 夏普比率 | - | 策略风险调整后收益指标,越高越好 |
| 阿尔法收益 | - | 策略历史中,相对基准的收益率 |
| 贝塔收益 | - | 策略历史中,相对市场系统风险比 |
| 连续亏损天数 | - | 合约历史中出现过最大连续亏损天数 |
| 连续空头持仓 | - | 合约从当前日期往前连续空头持仓天数 |
| 连续多头持仓 | - | 合约从当前日期往前连续多头持仓天数 |
| 平均持仓信号 | - | 合约从当前日期往前30天平均持仓信号,范围[-10,10] |
| 高级评分 | - | 策略指标加权综合得分,范围0~100分 |
| 我是AI策略评论师,准备给你发表这个AI趋势量化交易策略的看法...... |
历史交易记录显示,策略在过去多个周期中均表现优异,尤其在市场波动较大的阶段,能够有效控制回撤并实现超额收益。这一记录进一步验证了策略的可靠性和稳定性。
交易记录
| 交易日期 | AI Strategy | 年化收益 | 持仓仓位 | 交易方向 |
|---|
综上所述,商江趋势UQTOOL.COM平台对’卫星ETF广发,国投白银LOF’组合的应用展现了极高的投资价值和可靠的风险控制能力。策略评分88.13分进一步验证了其优秀表现。对于寻求高效量化投资工具的投资者而言,该平台无疑是一个值得信赖的选择。
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