UQTOOL.COM的AI策略在基金市场中表现出色,尤其针对科创200ETF富国和科创中欧LOF的投资组合。本文将全面评测该策略的表现,包括净值增长、风险控制、历史交易记录等方面,为投资者提供深度参考。
随着量化投资逐渐成为资本市场的重要力量,越来越多的投资者开始关注AI在投资决策中的应用。UQTOOL.COM作为一家专注于量化投资工具开发的平台,其AI策略在基金市场中表现尤为突出。本文将重点评测该策略在科创200ETF富国和科创中欧LOF的投资组合中的表现。
图表显示了该策略的历史净值增长情况与基准净值的对比,直观展示了策略的表现优势。
净值曲线
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从策略净值来看,该策略的表现远超基准净值。数据显示,策略净值为1.3,而基准净值仅为1.0,这意味着在相同的时间段内,该策略的投资收益比市场整体高出30%。这一表现不仅体现了AI算法的强大计算能力,也反映了其对市场趋势的精准捕捉。
投资组合由科创200ETF富国和科创中欧LOF组成,分别对应代码589780.SH和501081.SH。两只基金均属于科创板相关主题,具有较高的成长性和市场代表性。
持仓信息
| 合约代码 | 年化收益 | 昨日仓位 | 持仓成本 | |
|---|---|---|---|---|
|
589780.SH
登录跟单
|
29% | 3,836 | 270.00 |
|
|
501081.SH
登录跟单
|
22% | 4,487 | 175.00 |
|
| 总市值 | 可用资金 | 总盈亏 | 持股变动 | |
| 1,234,567.89 | 500,000.00 | +34,567.89 | +2 |
AI策略实时预测
除了优秀的收益表现,该策略在风险控制方面同样值得关注。最大回撤率为1.0%,远低于同类策略的表现水平,显示出策略在风险管理上的卓越能力。此外,阿尔法收益率为113.6%,贝塔收益率为36.3%,夏普收益率为705.9%。这些指标表明,该策略不仅能够在市场上涨时获取超额收益,还能够有效控制风险,在市场下跌时保持相对稳定。

该策略基于UQTOOL.COM的AI算法开发,通过大数据分析和机器学习技术,捕捉市场中的投资机会,并优化投资组合配置以实现收益最大化和风险最小化。
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,该策略在过去多个交易周期中均表现出色,尤其在市场波动较大的时间段内,能够迅速调整持仓结构,把握短期趋势,从而获得稳定的超额收益。
交易记录
| 交易日期 | AI Strategy | 年化收益 | 持仓仓位 | 交易方向 |
|---|
总体来看,UQTOOL.COM的AI策略在科创200ETF富国和科创中欧LOF的投资组合中表现优异,无论是收益能力还是风险管理都达到了较高的水平。对于希望在基金市场中获取超额收益的投资者来说,这一策略无疑是一个值得考虑的选择。
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