【原】年化21%，最大回撤29%的创业板与标普500轮动的策略 | AGI星球引入rdagent智能挖掘因子

原创内容第891篇，专注智能量化投资、个人成长与财富自由。

本周计划： 

AI量化实验室： 

1、新增不少于3个策略。 

2、mall里排序新增按回测时间周期筛选，比如超过十年，五年-十年，五年以内等。默认五年以上。 

3、补充可转债数据。 

AGI星球： akshare tool函数集，以及在agno智能体框架的应用。

今天的策略思路比较简单：创业板和标普500呈现负相关，很适合做轮动策略。

选择两支ETF作为候选标的池：

按动量对两者进行排序，取动量更大者：

配置止损规则：

查看回测结果——年化21%，最大回撤29%的简单策略：

保存发布到服务器上：

同步可转债列表，选择2020年之后发行的，一共689支：

后续我们将同步转债相关的数据，包含但不限于时序数据，转股数据，正股数据等等，用于回测。

经典的可转债“双低”策略，需要可转债价值与转股溢价率，这些数据准备好，我们就可以进行回测了。

更多策略当然还要引入正股价。

• 一句话原理：自动挖掘因子、自动回测、自主优化改进，继续迭代，指导找到好的策略为止.
• 整体和近期火爆的deep research原理很类似
• 大模型可以调用工具，工具链主要包括：互联网、python代码执行、画图分析以及策略回测
• 模型的目标是研发，即自主进化，提出新想法，调用工具进行验证，更具结果，继续优化。

吾日三省吾身

觉知，校正，改变。

每一次之感觉是如何之真实，似乎就是最重要的事情。

明知道其实不会发生什么，只是一种存在。你又可以追问，为何不能更舒服的存在。

外在的很多事情，我们控制不了。

我们能掌控的，只是我们对事情的看法。

你如何看待它？如此而已。

车到山前必有路，船到桥头自然直。

行到水穷处，坐看云起时。

当下，努力做好自己应该做的就好。

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