量化钢铁侠: [改进型成交量因子选股10年回测：年化59%，夏普2.49] 选股：限定市值上下限，避免大盘股和超小盘股。剔除第一产业，...

[改进型成交量因子选股10年回测：年化59%，夏普2.49]
选股：限定市值上下限，避免大盘股和超小盘股。剔除第一产业，ST股和停牌股。要求ROE>10%，当期利润增长>20%。选近期缩量（按成交金额）的的20支股票，每周轮动。

择时：估值+动态区间（类似Dual Trust）+周线MACD，一共四种仓位配比，满仓，半仓，四分之一仓，空仓，每日调整。

回测时段：2006年1月4日~2016年3月18日

基准指数：沪深300

回测收益  回测年化收益  基准收益  Alpha  Beta  Sharpe  最大回撤
11441.558%  59.149%  236.437%  0.4263  0.314  2.4944  17.02%

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买糕的，结果好的让人不敢相信，10年100倍有木有？年化接近60%，Alpha达到了0.4，Sharp接近2.5，最大回撤17%。相比之下不开择时算法，年化收益只提升了一个点，而最大回撤达到70%。在这个例子里，择时算法最大程度发挥了作用。这给了我们一个启发，如果基础标的足够强势，而且波动够大，那么择时可以在不降低太多收益的情况下大幅度减少回撤，提升Sharp值。

分析一下基础标的如此强势的逻辑：成交量小有可能有以下几个原因：市值小，相对低点，或筹码锁定好。所以选出来的都是相对的强势股。

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