常见宽基ETF今年以来涨幅榜:
常见行业ETF今年以来涨幅榜:
今天亏损4900多元，亏损比例0.33%，今年以来累计亏损4.47%，实盘以来累计盈利45.93%。ETF量化百万实盘的所有操作都是由量化交易程序自动完成的，没有任何人为干扰。
今天A股市场探底回升，最终收盘，科创50上涨0.5%，中证500上涨0.21%，中证1000上涨0.19%，其它常见宽基指数下跌，其中创业板50下跌超过1%。
上午百万实盘随着市场下跌不断卖出，最低把仓位降低到10%。下午市场反弹，随后买入了10%的科创50和10%的沪深300，把仓位增加到30%。
新奔跑二号调仓如下：
中午版：继续持有酒、传媒、恒生和证券。
中午版：继续持有酒、传媒、恒生和证券。
【百万实盘今日详细交易记录】
开盘仓位50%，持有40%的上证50和10%的奔跑二号。
10:15卖出10%的上证50，仓位下降到40%。
10:55卖出10%的上证50，仓位下降到30%。
11:25卖出10%的上证50，仓位下降到20%。
13:00卖出10%的上证50，仓位下降到10%。
13:55买入10%的科创50，仓位增加到20%。
14:30买入10%的沪深300，仓位增加到30%。
收盘仓位30%，持有10%科创50、10%的沪深300和10%的奔跑二号。
今日盈利：-4945元
今日收盘总资金：145.93万元
当前回撤：8.45%
实盘开始时间：2020年4月27日
实盘初始资金：100万
实盘以来最大回撤：2021年8月4日总资金为159.39万元，为本次回撤的最高点，2022年4月26日总资金为131.7万元，是本次回撤的最低点，回撤比例约17.37%。
【宜昌白云飞投资体系】
1、买什么？“指数基金 动量轮动”，买涨得最好的指数基金，永远只骑快马。
2、怎么买？“趋势跟踪”，跟随价格，涨了就买，跌了就卖，打得赢就打，打不赢就跑。
3、买多少？“适当分散”，通过多品种多周期的分散让资金有序进出。
4、如何执行？“量化交易 机械执行”，把投资策略固化成数学模型，用模型代替人为的主观判断，然后严格按模型给出的信号机械执行。
为了方便大家一起研究轮动策略，我们建立了云飞量化模拟系统，系统解决了宜昌白云飞投资体系中的“指数基金，动量轮动，趋势跟踪，量化交易，适当分散，机械执行”等所有环节。
量化交易情况下，散户还有机会盈利吗？
这几天，朋友圈流传一份前量化私募交易员讲量化内幕的文章，我是半夜看的，正好最近量化也比较火，而我恰好有几个同学正好是这个领域的：一个是上海某大型私募的交易员，一个是我高中同学、国内TOP5数学系本科后来在美国名校读金融数学后留下来做量化的，还有个国内顶尖大学理工男副业自编软件炒股的。我找他们聊了下，大体上认可了这篇文章里的说法，并且我自己也有一些感受，先说结论：
量化作为一种策略或工具是不错的，甚至会是一个趋势，但只能赚取市场平均的收益，要赚取庞大的超额收益，不可能仅靠量化。
一、量化策略不可能完美
用数学的方法炒股，并期望取得稳定收益的，无非是理工男的一种傲慢心理：感觉世间万物都能被某种数学的方式表达并且可预测，还不够，还要靠这个盈利。我曾经也是个技术控，但年纪越大越觉得人类其实很渺小的，别说自然界，股市这样的复杂系统不光涉及很多可量化的因子，还涉及人类群体性这样的很难量化的因子。所以大逻辑上，妄图用量化的方式去预测不可量化的系统，本身就是错的。
这点，交易员写的文章里也提到了：国内量化策略同质化严重，而且当采用相近策略的基金共同交易时，交易窗口变得很拥挤。其结果就是比如大家都会在开盘买入某个股票且无视价格，因为策略选出的票几乎都类似。
其实不光国内，我国外那个同学也提到，华尔街的量化也很内卷，这导致国外的市场波动一点不比国内小。
二、量化过于注重短周期，在加速市场轮动的同时与市场固有周期始终存在错配
文章提到，量化策略的周期一般是2、7、13、19等，周期普遍比较短。这点，我的几个朋友也表示，不同策略的周期差异很大，有些量化混合人工的低频策略，持股周期也不短，但不可否认的是，纯量化的策略周期一般不超过一周。这是一个惊人的换手率。
从2020年起，我感觉市场的风格化极其明显，到了今年，板块轮动极其迅速，一般一个季度就炒作一个板块：一季度的白马、二季度锂电和芯片、三季度周期股，四季度现在来看估计是医药和大金融了。
不光板块轮动很快，单票从底部到顶部再回落的速度也超乎以前：你打开云天化、云铝股份这些股的日K线图就可以感受到了。我不敢说这几个典型的K线图就是量化做出来的，但不可否认，量化追涨杀跌、短期限的特性强化了这种票的走势，也就是涨时涨过头、跌时跌过头，似乎已经跟股票本身的估值无关了。
但是，市场固有的周期并不会因为量化策略的加入而变快。
猪有4年周期，铜、铝等周期品种就更明显了，铜本身有投资开发周期，巨长无比；普通工业品、酒这样的消费品也都有一定的产能、库存周期。往大了说，就是各行各业都有它逃不掉的周期属性，或强或弱而已。
这就导致，量化策略的周期与行业周期是完全无法匹配的，所以量化策略只能起到一个煽风点火的作用，对于行业的深度研究并获取一线信息才能真正把握住行业大机会，而这，也是我认为人工还是可以战胜量化的，散户还是有机会的。
量化交易情况下，散户还有机会盈利吗？
这几天，朋友圈流传一份前量化私募交易员讲量化内幕的文章，我是半夜看的，正好最近量化也比较火，而我恰好有几个同学正好是这个领域的：一个是上海某大型私募的交易员，一个是我高中同学、国内TOP5数学系本科后来在美国名校读金融数学后留下来做量化的，还有个国内顶尖大学理工男副业自编软件炒股的。我找他们聊了下，大体上认可了这篇文章里的说法，并且我自己也有一些感受，先说结论：
量化作为一种策略或工具是不错的，甚至会是一个趋势，但只能赚取市场平均的收益，要赚取庞大的超额收益，不可能仅靠量化。
一、量化策略不可能完美
用数学的方法炒股，并期望取得稳定收益的，无非是理工男的一种傲慢心理：感觉世间万物都能被某种数学的方式表达并且可预测，还不够，还要靠这个盈利。我曾经也是个技术控，但年纪越大越觉得人类其实很渺小的，别说自然界，股市这样的复杂系统不光涉及很多可量化的因子，还涉及人类群体性这样的很难量化的因子。所以大逻辑上，妄图用量化的方式去预测不可量化的系统，本身就是错的。
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其实不光国内，我国外那个同学也提到，华尔街的量化也很内卷，这导致国外的市场波动一点不比国内小。
二、量化过于注重短周期，在加速市场轮动的同时与市场固有周期始终存在错配
文章提到，量化策略的周期一般是2、7、13、19等，周期普遍比较短。这点，我的几个朋友也表示，不同策略的周期差异很大，有些量化混合人工的低频策略，持股周期也不短，但不可否认的是，纯量化的策略周期一般不超过一周。这是一个惊人的换手率。
从2020年起，我感觉市场的风格化极其明显，到了今年，板块轮动极其迅速，一般一个季度就炒作一个板块：一季度的白马、二季度锂电和芯片、三季度周期股，四季度现在来看估计是医药和大金融了。
不光板块轮动很快，单票从底部到顶部再回落的速度也超乎以前：你打开云天化、云铝股份这些股的日K线图就可以感受到了。我不敢说这几个典型的K线图就是量化做出来的，但不可否认，量化追涨杀跌、短期限的特性强化了这种票的走势，也就是涨时涨过头、跌时跌过头，似乎已经跟股票本身的估值无关了。
但是，市场固有的周期并不会因为量化策略的加入而变快。
猪有4年周期，铜、铝等周期品种就更明显了，铜本身有投资开发周期，巨长无比；普通工业品、酒这样的消费品也都有一定的产能、库存周期。往大了说，就是各行各业都有它逃不掉的周期属性，或强或弱而已。
这就导致，量化策略的周期与行业周期是完全无法匹配的，所以量化策略只能起到一个煽风点火的作用，对于行业的深度研究并获取一线信息才能真正把握住行业大机会，而这，也是我认为人工还是可以战胜量化的，散户还是有机会的。
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这就导致，量化策略的周期与行业周期是完全无法匹配的，所以量化策略只能起到一个煽风点火的作用，对于行业的深度研究并获取一线信息才能真正把握住行业大机会，而这，也是我认为人工还是可以战胜量化的，散户还是有机会的。
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文章提到，量化策略的周期一般是2、7、13、19等，周期普遍比较短。这点，我的几个朋友也表示，不同策略的周期差异很大，有些量化混合人工的低频策略，持股周期也不短，但不可否认的是，纯量化的策略周期一般不超过一周。这是一个惊人的换手率。
从2020年起，我感觉市场的风格化极其明显，到了今年，板块轮动极其迅速，一般一个季度就炒作一个板块：一季度的白马、二季度锂电和芯片、三季度周期股，四季度现在来看估计是医药和大金融了。
不光板块轮动很快，单票从底部到顶部再回落的速度也超乎以前：你打开云天化、云铝股份这些股的日K线图就可以感受到了。我不敢说这几个典型的K线图就是量化做出来的，但不可否认，量化追涨杀跌、短期限的特性强化了这种票的走势，也就是涨时涨过头、跌时跌过头，似乎已经跟股票本身的估值无关了。
但是，市场固有的周期并不会因为量化策略的加入而变快。
猪有4年周期，铜、铝等周期品种就更明显了，铜本身有投资开发周期，巨长无比；普通工业品、酒这样的消费品也都有一定的产能、库存周期。往大了说，就是各行各业都有它逃不掉的周期属性，或强或弱而已。
这就导致，量化策略的周期与行业周期是完全无法匹配的，所以量化策略只能起到一个煽风点火的作用，对于行业的深度研究并获取一线信息才能真正把握住行业大机会，而这，也是我认为人工还是可以战胜量化的，散户还是有机会的。
量化交易情况下，散户还有机会盈利吗？
这几天，朋友圈流传一份前量化私募交易员讲量化内幕的文章，我是半夜看的，正好最近量化也比较火，而我恰好有几个同学正好是这个领域的：一个是上海某大型私募的交易员，一个是我高中同学、国内TOP5数学系本科后来在美国名校读金融数学后留下来做量化的，还有个国内顶尖大学理工男副业自编软件炒股的。我找他们聊了下，大体上认可了这篇文章里的说法，并且我自己也有一些感受，先说结论：
量化作为一种策略或工具是不错的，甚至会是一个趋势，但只能赚取市场平均的收益，要赚取庞大的超额收益，不可能仅靠量化。
一、量化策略不可能完美
用数学的方法炒股，并期望取得稳定收益的，无非是理工男的一种傲慢心理：感觉世间万物都能被某种数学的方式表达并且可预测，还不够，还要靠这个盈利。我曾经也是个技术控，但年纪越大越觉得人类其实很渺小的，别说自然界，股市这样的复杂系统不光涉及很多可量化的因子，还涉及人类群体性这样的很难量化的因子。所以大逻辑上，妄图用量化的方式去预测不可量化的系统，本身就是错的。
这点，交易员写的文章里也提到了：国内量化策略同质化严重，而且当采用相近策略的基金共同交易时，交易窗口变得很拥挤。其结果就是比如大家都会在开盘买入某个股票且无视价格，因为策略选出的票几乎都类似。
其实不光国内，我国外那个同学也提到，华尔街的量化也很内卷，这导致国外的市场波动一点不比国内小。
二、量化过于注重短周期，在加速市场轮动的同时与市场固有周期始终存在错配
文章提到，量化策略的周期一般是2、7、13、19等，周期普遍比较短。这点，我的几个朋友也表示，不同策略的周期差异很大，有些量化混合人工的低频策略，持股周期也不短，但不可否认的是，纯量化的策略周期一般不超过一周。这是一个惊人的换手率。
从2020年起，我感觉市场的风格化极其明显，到了今年，板块轮动极其迅速，一般一个季度就炒作一个板块：一季度的白马、二季度锂电和芯片、三季度周期股，四季度现在来看估计是医药和大金融了。
不光板块轮动很快，单票从底部到顶部再回落的速度也超乎以前：你打开云天化、云铝股份这些股的日K线图就可以感受到了。我不敢说这几个典型的K线图就是量化做出来的，但不可否认，量化追涨杀跌、短期限的特性强化了这种票的走势，也就是涨时涨过头、跌时跌过头，似乎已经跟股票本身的估值无关了。
但是，市场固有的周期并不会因为量化策略的加入而变快。
猪有4年周期，铜、铝等周期品种就更明显了，铜本身有投资开发周期，巨长无比；普通工业品、酒这样的消费品也都有一定的产能、库存周期。往大了说，就是各行各业都有它逃不掉的周期属性，或强或弱而已。
这就导致，量化策略的周期与行业周期是完全无法匹配的，所以量化策略只能起到一个煽风点火的作用，对于行业的深度研究并获取一线信息才能真正把握住行业大机会，而这，也是我认为人工还是可以战胜量化的，散户还是有机会的。
量化交易情况下，散户还有机会盈利吗？
这几天，朋友圈流传一份前量化私募交易员讲量化内幕的文章，我是半夜看的，正好最近量化也比较火，而我恰好有几个同学正好是这个领域的：一个是上海某大型私募的交易员，一个是我高中同学、国内TOP5数学系本科后来在美国名校读金融数学后留下来做量化的，还有个国内顶尖大学理工男副业自编软件炒股的。我找他们聊了下，大体上认可了这篇文章里的说法，并且我自己也有一些感受，先说结论：
量化作为一种策略或工具是不错的，甚至会是一个趋势，但只能赚取市场平均的收益，要赚取庞大的超额收益，不可能仅靠量化。
一、量化策略不可能完美
用数学的方法炒股，并期望取得稳定收益的，无非是理工男的一种傲慢心理：感觉世间万物都能被某种数学的方式表达并且可预测，还不够，还要靠这个盈利。我曾经也是个技术控，但年纪越大越觉得人类其实很渺小的，别说自然界，股市这样的复杂系统不光涉及很多可量化的因子，还涉及人类群体性这样的很难量化的因子。所以大逻辑上，妄图用量化的方式去预测不可量化的系统，本身就是错的。
这点，交易员写的文章里也提到了：国内量化策略同质化严重，而且当采用相近策略的基金共同交易时，交易窗口变得很拥挤。其结果就是比如大家都会在开盘买入某个股票且无视价格，因为策略选出的票几乎都类似。
其实不光国内，我国外那个同学也提到，华尔街的量化也很内卷，这导致国外的市场波动一点不比国内小。
二、量化过于注重短周期，在加速市场轮动的同时与市场固有周期始终存在错配
文章提到，量化策略的周期一般是2、7、13、19等，周期普遍比较短。这点，我的几个朋友也表示，不同策略的周期差异很大，有些量化混合人工的低频策略，持股周期也不短，但不可否认的是，纯量化的策略周期一般不超过一周。这是一个惊人的换手率。
从2020年起，我感觉市场的风格化极其明显，到了今年，板块轮动极其迅速，一般一个季度就炒作一个板块：一季度的白马、二季度锂电和芯片、三季度周期股，四季度现在来看估计是医药和大金融了。
不光板块轮动很快，单票从底部到顶部再回落的速度也超乎以前：你打开云天化、云铝股份这些股的日K线图就可以感受到了。我不敢说这几个典型的K线图就是量化做出来的，但不可否认，量化追涨杀跌、短期限的特性强化了这种票的走势，也就是涨时涨过头、跌时跌过头，似乎已经跟股票本身的估值无关了。
但是，市场固有的周期并不会因为量化策略的加入而变快。
猪有4年周期，铜、铝等周期品种就更明显了，铜本身有投资开发周期，巨长无比；普通工业品、酒这样的消费品也都有一定的产能、库存周期。往大了说，就是各行各业都有它逃不掉的周期属性，或强或弱而已。
这就导致，量化策略的周期与行业周期是完全无法匹配的，所以量化策略只能起到一个煽风点火的作用，对于行业的深度研究并获取一线信息才能真正把握住行业大机会，而这，也是我认为人工还是可以战胜量化的，散户还是有机会的。
量化交易情况下，散户还有机会盈利吗？
这几天，朋友圈流传一份前量化私募交易员讲量化内幕的文章，我是半夜看的，正好最近量化也比较火，而我恰好有几个同学正好是这个领域的：一个是上海某大型私募的交易员，一个是我高中同学、国内TOP5数学系本科后来在美国名校读金融数学后留下来做量化的，还有个国内顶尖大学理工男副业自编软件炒股的。我找他们聊了下，大体上认可了这篇文章里的说法，并且我自己也有一些感受，先说结论：
量化作为一种策略或工具是不错的，甚至会是一个趋势，但只能赚取市场平均的收益，要赚取庞大的超额收益，不可能仅靠量化。
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用数学的方法炒股，并期望取得稳定收益的，无非是理工男的一种傲慢心理：感觉世间万物都能被某种数学的方式表达并且可预测，还不够，还要靠这个盈利。我曾经也是个技术控，但年纪越大越觉得人类其实很渺小的，别说自然界，股市这样的复杂系统不光涉及很多可量化的因子，还涉及人类群体性这样的很难量化的因子。所以大逻辑上，妄图用量化的方式去预测不可量化的系统，本身就是错的。
这点，交易员写的文章里也提到了：国内量化策略同质化严重，而且当采用相近策略的基金共同交易时，交易窗口变得很拥挤。其结果就是比如大家都会在开盘买入某个股票且无视价格，因为策略选出的票几乎都类似。
其实不光国内，我国外那个同学也提到，华尔街的量化也很内卷，这导致国外的市场波动一点不比国内小。
二、量化过于注重短周期，在加速市场轮动的同时与市场固有周期始终存在错配
文章提到，量化策略的周期一般是2、7、13、19等，周期普遍比较短。这点，我的几个朋友也表示，不同策略的周期差异很大，有些量化混合人工的低频策略，持股周期也不短，但不可否认的是，纯量化的策略周期一般不超过一周。这是一个惊人的换手率。
从2020年起，我感觉市场的风格化极其明显，到了今年，板块轮动极其迅速，一般一个季度就炒作一个板块：一季度的白马、二季度锂电和芯片、三季度周期股，四季度现在来看估计是医药和大金融了。
不光板块轮动很快，单票从底部到顶部再回落的速度也超乎以前：你打开云天化、云铝股份这些股的日K线图就可以感受到了。我不敢说这几个典型的K线图就是量化做出来的，但不可否认，量化追涨杀跌、短期限的特性强化了这种票的走势，也就是涨时涨过头、跌时跌过头，似乎已经跟股票本身的估值无关了。
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这就导致，量化策略的周期与行业周期是完全无法匹配的，所以量化策略只能起到一个煽风点火的作用，对于行业的深度研究并获取一线信息才能真正把握住行业大机会，而这，也是我认为人工还是可以战胜量化的，散户还是有机会的。
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文章提到，量化策略的周期一般是2、7、13、19等，周期普遍比较短。这点，我的几个朋友也表示，不同策略的周期差异很大，有些量化混合人工的低频策略，持股周期也不短，但不可否认的是，纯量化的策略周期一般不超过一周。这是一个惊人的换手率。
从2020年起，我感觉市场的风格化极其明显，到了今年，板块轮动极其迅速，一般一个季度就炒作一个板块：一季度的白马、二季度锂电和芯片、三季度周期股，四季度现在来看估计是医药和大金融了。
不光板块轮动很快，单票从底部到顶部再回落的速度也超乎以前：你打开云天化、云铝股份这些股的日K线图就可以感受到了。我不敢说这几个典型的K线图就是量化做出来的，但不可否认，量化追涨杀跌、短期限的特性强化了这种票的走势，也就是涨时涨过头、跌时跌过头，似乎已经跟股票本身的估值无关了。
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猪有4年周期，铜、铝等周期品种就更明显了，铜本身有投资开发周期，巨长无比；普通工业品、酒这样的消费品也都有一定的产能、库存周期。往大了说，就是各行各业都有它逃不掉的周期属性，或强或弱而已。
这就导致，量化策略的周期与行业周期是完全无法匹配的，所以量化策略只能起到一个煽风点火的作用，对于行业的深度研究并获取一线信息才能真正把握住行业大机会，而这，也是我认为人工还是可以战胜量化的，散户还是有机会的。
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从2020年起，我感觉市场的风格化极其明显，到了今年，板块轮动极其迅速，一般一个季度就炒作一个板块：一季度的白马、二季度锂电和芯片、三季度周期股，四季度现在来看估计是医药和大金融了。
不光板块轮动很快，单票从底部到顶部再回落的速度也超乎以前：你打开云天化、云铝股份这些股的日K线图就可以感受到了。我不敢说这几个典型的K线图就是量化做出来的，但不可否认，量化追涨杀跌、短期限的特性强化了这种票的走势，也就是涨时涨过头、跌时跌过头，似乎已经跟股票本身的估值无关了。
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猪有4年周期，铜、铝等周期品种就更明显了，铜本身有投资开发周期，巨长无比；普通工业品、酒这样的消费品也都有一定的产能、库存周期。往大了说，就是各行各业都有它逃不掉的周期属性，或强或弱而已。
这就导致，量化策略的周期与行业周期是完全无法匹配的，所以量化策略只能起到一个煽风点火的作用，对于行业的深度研究并获取一线信息才能真正把握住行业大机会，而这，也是我认为人工还是可以战胜量化的，散户还是有机会的。
