etf机器学习

基础配置

# 核心参数
TRAIN_START = "2016-01-01"
TRAIN_END = "2019-01-01"
TEST_START = "2021-01-01"
TEST_END = "2025-06-02"

# 基础因子
BASE_FEATURES

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大市市宽量化分析

数据：全港股 ，恒生指数

数据周期：2020-01-01至2025-01-01

一、分析目标

穿透指数表象：识别权重股拉升导致的“虚假繁荣”或普跌中的真实弱势

预判趋势持续性：通过个股参与广度验证上涨/下跌动能的可靠性

定位板块轮动：捕捉资金在行业间的迁移路径

二、核心指

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低波策略

策略逻辑

  1. 股票池筛选（港股） 排除条件：

日均成交额 < 1000万港元（流动性不足）。

  1. 下行波动率计算 数据要求：过去252个交易日收盘价（约1年）。

​ 最终指标 关键优化：

避免错杀急涨股：急涨股（如单日+20%）会被传统波动率惩罚，但下行波动率忽略正收益，保留

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套利策略

策略逻辑基础

套利股票：华虹半导体（01347.HK）与中芯国际（00981.HK）。

均值回归原理：主营业务高度相近的股票（同为半导体制造龙头）存在长期估值锚定效应。当短期价格比偏离历史均值时，市场套利力量将推动其回归合理区间。

后复权价格必要性：采用后复权价格可消除分红、拆股

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多因子选股策略

策略逻辑与因子构成：

该策略的核心在于构建一个综合评分 (score)，该评分由四个关键因子的标准化排名 (c_rank) 加权计算得出：

  1. 因子 1：平均净资产收益率 (roe_avg) - 权重 30%
    • 含义： 衡量公司利用股东资

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双均线策略

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双移动平均线交叉策略是一种在金融市场中广泛使用的趋势跟随交易策略。它涉及两个移动平均线：短周

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