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原创内容第655篇，专注量化投资、个人成长与财富自由。
轮动策略是一种投资策略，它涉及在不同的资产类别、行业或市场之间进行切换，以捕捉市场机会并优化投资组合的表现。
这种策略的核心在于识别并利用不同资产或市场的相对强弱，从而实现收益最大化。
轮动策略的基本原理是基于市场周期性变化的假设，不同的资产类别或市场在不同的经济周期中表现各异。
在实际应用中，轮动策略可以分为多种类型，包括行业轮动、风格轮动和市场轮动等。行业轮动策略是根据经济周期和市场状况在不同行业之间战略性地转移资本，使投资者能够优化其投资组合表现。风格轮动则是在价值股和成长股之间进行切换，根据市场风格变化调整投资组合。市场轮动则是在全球不同市场之间进行配置，如在美元走强时增加新兴市场资产的权重。
轮动策略的成功实施依赖于对市场趋势的准确判断和快速反应能力。投资者需要具备较强的市场分析能力和风险管理意识。此外，轮动策略通常需要较高的交易频率，因此交易成本也是一个需要考虑的重要因素。
在期货市场中，轮动策略同样适用。
投资者可以通过在不同期货合约之间进行切换，以捕捉价格波动带来的机会。例如，在农产品期货市场中，不同作物的生长周期和供需关系会导致价格波动，投资者可以通过轮动策略在不同作物之间进行配置，以实现收益最大化。
总之，轮动策略是一种灵活且具有潜力的投资策略，能够帮助投资者在复杂多变的市场环境中保持竞争力。然而，实施轮动策略需要投资者具备较强的市场分析能力和风险管理能力，同时也需要考虑交易成本等因素。通过合理运用轮动策略，投资者可以在不同市场环境中实现资产的优化配置，从而达到投资目标。
股票投资里，如大小盘轮动就是市值这个因子的轮动，行业轮动，还是风格轮动，比如价值与成长之间的轮动。
多因子策略就是本质也是更广义轮动策略的一种。
通过多个因子组合出来，评价标的池里的投资品与当下市场之间的关系，并取因子排名最高的前N个进行轮动。
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import numpy as np：导入NumPy库，这是一个用于科学计算的Python库。
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factor = df_close.pct_change(20)：计算df_close（假设是一个DataFrame，包含收盘价）的20天百分比变化率。
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signal = np.where(factor>0.02,1,np.NaN)：创建一个信号，如果20天变化率大于2%，则为1，否则为NaN。
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signal = np.where(factor<-0.02,0,signal)：更新信号，如果20天变化率小于-2%，则为0，否则保持之前的值（可能是1或NaN）。
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signal = pd.DataFrame(signal,df_close.index,columns=factor.columns)：将信号转换为DataFrame，使用df_close的索引和factor的列名。
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signal = signal.ffill()：使用前向填充（forward fill）来填充NaN值，这意味着用前一个非NaN值填充。
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signal = signal.fillna(0)：将剩余的NaN值替换为0。
总结：
轮动策略可以形成一个策略模板，找到具备互补的，周期轮动的标的池，然后计算相应的因子，按因子值进行轮动。可以辅助技术指标择时来提升策略性能。
以上是《七天入门量化投资第6篇》，未加入星球的同学可以39块买断。星球里同步更新。
代码下载：AI量化实验室 星球，已经运行三年多，1100+会员。quantlab代码交付至5.X版本，含几十个策略源代码，因子表达式引擎、遗传算法（Deap）因子挖掘引擎等，每周五迭代一次。
AI量化实验室——2024量化投资的星辰大海
02 五年财务自由退休
昨天在星球里分享《研究的方法》。
有些问题其实蛮有意思的。
比如日本的战后经济为何快速发展，但在90年代泡沫破裂后就“失去三十年”？
是经济增长到高位的自然瓶颈，还是之前的快速增长，本身就是运气大于实力？
很多书都给出不同角度的解释，但都显得不那么自洽。
（限时免费，感兴趣可入）五年之约，一起出发吧！
作者：AI量化实验室（专注量化投资、个人成长与财富自由）
扩展 • 历史文章
• 年化收益52%，最大回撤13%，卡玛比率3.77，ETF轮动系列大有可为（附策略代码和数据下载）。
• 年化12.6%，最大回撤才2.6的债券轮动策略，卡玛比4.79，稳稳的幸福
• 年化60.7%，最大回撤-16.5%，RSRS标准分择时效果差不多
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