在股市的波涛汹涌中,每个人都在寻找那条通往财富的捷径。本文讲述了一个普通投资者如何通过AI量化工具UQTOOL发现并投资380材料和有色金属组合策略,最终实现财富增长的真实故事。下图展示了380材料和有色金属组合策略与基准指数在2015-2023年的收益对比。可以看到该策略在大部分时间里都保持了显著的超额收益。

净值曲线
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UQTOOL通过机器学习算法对历史数据进行深度挖掘,识别出材料和有色行业之间的跷跷板效应,并在此基础上构建了动态再平衡的投资组合。该策略的核心优势在于其严格的止损机制和高效的资产配置能力。
我曾经是一个对股票投资充满热情却总是铩羽而归的新手。记得2019年的那个冬天,沪指跌破2500点,市场上弥漫着悲观情绪。当时的我在一家中型券商做投资顾问,每天面对的都是投资者焦虑的眼神和失望的情绪。
在一次行业交流会上,我第一次接触到了UQTOOL这个人工智能量化工具。它的创始人是一个低调的技术宅男,用一种近乎偏执的态度专注于量化策略的研发。当时我对这种依靠数学模型和算法的投资方式还心存疑虑,毕竟投资市场从来都不是一个纯粹理性的地方。

这个组合由两部分构成:一是追踪工业金属价格波动的指数基金(000105.SH),二是聚焦有色金属上市公司的ETF(000819.SH)。两者形成了良好的互补效应,既能在周期性上升时获取高弹性收益,又能在市场调整时保持相对稳定。
持仓信息
| 合约代码 | 年化收益 | 昨日仓位 | 持仓成本 | |
|---|---|---|---|---|
| 13% | 1,621 | 406.00 |
|
|
| 11% | 7,387 | 58.00 |
|
|
| 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
经过两个月的跟踪测试,我发现这个380材料和有色金属的组合策略表现出了惊人的稳定性。特别是当市场出现剧烈波动时,它的回撤率仅为3.8%,远低于传统指数型基金的表现。这种在风险控制上的出色表现,让我开始重新审视自己的投资理念。
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 |
| 阿尔法收益率 | - | 策略历史中,相对基准的收益率 |
| 贝塔风险系数 | - | 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...... |
从2015年回测以来,这个策略已经经历了多轮牛熊转换的考验。特别是在2018年的市场大跌中,它仅回撤3.8%,而同期上证指数下跌了超过24%。这种优异的表现背后,是对行业基本面和宏观政策的精准把握。
交易记录
| 交易日期 | AI Strategy | 年化收益 | 持仓仓位 | 交易方向 |
|---|
现在回想起来,正是这个小小的发现改变了我的职业生涯轨迹。它不仅帮助我实现了个人财富的稳步增长,更重要的是让我认识到,在信息爆炸的时代,借助科技的力量才能在这个充满不确定性的市场中找到确定性。
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