在市场波动中寻找稳定收益?AMAC有色和300非银的黄金组合或许就是你的答案。本文将带领你走进一个真实的投资者故事,揭示如何通过科学策略实现财富增长。图表展示了该策略的历史净值表现,与基准指数形成鲜明对比,突显出其优越性。

净值曲线
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基于人工智能量化分析的组合策略,通过科学的数据模型实现风险控制和收益最大化。
李明是一名普通的上班族,每月的工资除了日常开销外,总是想着能为未来攒点钱。他听说过股票投资,但面对纷繁复杂的市场信息和风险,始终没有迈出第一步。直到去年,他在一个投资论坛上遇到了改变他命运的人——一位自称使用人工智能量化策略的投资专家。
这位专家向李明介绍了一种名为’AMAC有色,300非银[h30059.CSI,h30035.CSI]’的指数组合策略。起初,李明对这个听起来高深的名字有些怀疑,但看到详细的数据分析和历史表现后,他的疑虑逐渐消散。策略净值高达11.6,远超基准净值的1.5,这意味着在过去的时间里,该策略的表现远远优于市场平均水平。

持仓主要由’AMAC有色’和’300非银’组成,分别代表了资源和金融服务领域的核心资产。
持仓信息
| 合约代码 | 年化收益 | 昨日仓位 | 持仓成本 | |
|---|---|---|---|---|
|
h30059.CSI
登录跟单
|
18% | 2,299 | 74.00 |
|
|
h30035.CSI
登录跟单
|
22% | 8,352 | 239.00 |
|
| 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
李明决定尝试,将自己积攒的一部分资金投入这个组合中。起初的几个月,市场波动剧烈,他每天都在忐忑中度过。然而,随着时间推移,他的投资不仅没有亏损,反而稳步增长。最大回撤率仅为7.4%,这在动荡的市场环境中显得尤为重要。
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表现出色,年化收益率高达126.6%,最大回撤率仅为7.4%。
交易记录
| 交易日期 | AI Strategy | 年化收益 | 持仓仓位 | 交易方向 |
|---|
如今,李明已经成为一个自信的投资人。通过这个策略,他在不到一年的时间内实现了超过126%的年化收益。他表示,人工智能量化策略不仅帮助他降低了风险,还让他对投资有了全新的认识。如果你也在寻找一种既能稳定增长又能有效控制风险的投资方式,不妨考虑一下这个经过时间验证的黄金组合。
【免责声明】仅供参考,不构成投资建议,依此投资者,责任自负
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