策略方法論

策略架構

投資宇宙:S&P 500 ∪ Nasdaq-100 ∪ Dow-30 的歷史時點成分股(Point-in-Time,已剔除退市股倖存者偏差),約 500+ 只美國大盤股。

選股信號:12-1 動量因子(過去12個月扣最近1個月的總回報),每月末排序取 Top-10。該因子是學術界驗證最充分的截面異象之一(Jegadeesh & Titman 1993 至今)。

權重分配:Soft Actor-Critic 強化學習,三隨機種子集成輸出個股權重與現金倉位;單票上限 25%,保留現金維度使模型可主動降倉。

尾部對沖:持有 ~30 天到期、5% 價外 SPY 看跌期權(名義本金 ≈ 淨值),應對動量策略的跳空崩盤風險;權利金計入淨值。

執行:月度調倉 —— 每月最後一個交易日收盤生成信號,下個交易日以 VWAP 算法單全天分批成交(節假日順延)。月換手約 100%;標的全爲美股大盤股,保守估計容量 >$500M 無顯著衝擊成本。股息:回測採用復權價(含股息再投資),實盤股息計入現金。

回測口徑

· 樣本外驗證:全部業績爲 2022 年後 walk-forward 結果,非樣本內擬合。

· 成交假設:信號日次日成交,佣金 + 滑點 + 期權權利金全部計入淨值。

· 爲何從 2022 年起:Point-in-Time 成分股數據自 2022 年起經嚴格清洗並達到發佈標準,此前完整性不足。樣本期 ~4.8 年是本策略的主要侷限,期間包含 2022 熊市與 2025 動量回撤兩段完整壓力期。

· 所有 ML/DL 增強(監督排序、MASTER 量價 Transformer、Kronos 基礎模型)均經樣本外 RankIC 檢驗後否決,僅保留 SAC 權重分配——我們不爲了增加複雜度而增加複雜度。

· 當前階段:IBKR 紙盤前向驗證(track record 建立期),實盤淨值與回測淨值分叉跟蹤(見總覽頁跟蹤差圖)。

對沖說明

SPY 月度滾動價外看跌期權用於對沖跳空崩盤型尾部風險,而非趨勢性陰跌 —— 2025-01 的 -31.7% 最大回撤屬陰跌型行情,put 在此類行情中貢獻有限。對沖權利金約每月 0.3-0.5% NAV(年化 3-5%),已計入淨值,是主動支付的保險成本。組合當前行業集中度較高(半導體+硬件),這是動量信號的自然結果,非約束目標。

治理與數據可信性

我們承諾:每日自動同步賬戶、逐筆成交公開、回測與實盤分欄展示、淨值承諾鏈上時間戳(見 ZKP 方案)。所有業績數字均可由客戶獨立複覈。

常見問題

爲什麼是月度調倉?
月度頻率在動量衰減與交易成本之間取得平衡;日內噪聲不進入決策。

爲什麼只持 10 只?
動量收益集中在排名頭部;過度分散會稀釋超額。Top-10 + 25% 上限是學術與實證的折中。

爲什麼保留現金?
現金是模型的主動降倉工具 —— 弱信號期寧可低配,也不強行滿倉。

管理人 / Contact

AlphaGo Capital — 系統化量化策略研究。機構盡調、數據包與月度報告聯繫:research@alphago.example(佔位)。法律實體與註冊信息將在基金正式成立時披露;當前展示爲策略研究記錄(非註冊基金產品)。

數據可信性:ZKP 第一期已上線——全量淨值序列的 Merkle 承諾(SHA-256)+ Ed25519 簽名,任何機構可獨立離線驗證淨值未被篡改。查看當前簽名承諾 (JSON) · 方案文檔 (Word)

簽名公鑰 (Ed25519): 2a5b2ba3befc2a079fdbc60bebd1d3c04c98a29a5e544367183a04119e50f648
驗證:登錄後取 GET /api/zkp/proof?date=YYYY-MM-DD,用 verify_zkp.py 離線重算 Merkle 根並驗籤。根本身不泄露任何淨值數據。

策略版本 — AGM-1.4 mom12-1 · top10 · sac-ens3 · cash · spy-put · 2025-10

策略版本	時間	變更記錄
v1.0	2024 Q3	三種子 SAC 集成 + 12-1 動量 Top-10 + 月度調倉框架定稿
v1.1	2024 Q4	單票 25% 上限 + 顯式現金維度加入動作空間
v1.2	2025 Q2	SPY 5% OTM 月度滾動 put 尾部對沖上線
v1.3	2025 Q3	Point-in-Time 成分股宇宙重建,倖存者偏差審計通過
v1.4	2025 Q4	成本模型校準($0.005/股 + VWAP 滑點);IBKR 模擬盤前向驗證啓動