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    二八輪動組合策略
    
                    
                    
                    
                    
    
                         耐心是金
                        
                        
                        2022-11-06
                        
                             發布于廣東
                        
                    
    
                    
    
                        
                        
    
                    
    
                    
                    
    
                        
    
                            
                        
    
                        
    
                            
                                
    
                                    
                                        
    

                                        
                                        

                                        
    【由來】
    在2021年11月28日，在《二八輪動策略探討》提到的想法如下。
    二八輪動策略熱度很高，且慢、蛋卷等平臺都有其組合，它是一個簡單的、追漲殺跌的量化交易策略，其中張翼軫的Earl二八輪動里面描述最為全面，算法、策略優缺點都有提及。
    Earl二八輪動策略是根據滬深300和中證500指數的價格判斷趨勢來進行大小盤輪動的擇時策略。其中“二”代表數量占比20%左右的大盤權重股（對應滬深300指數），“八”代表數量占比80%左右的中小盤股票（對應中證500指數）。
    本策略會在每周五（或每周最后一個交易日）判斷最近四周滬深300和中證500指數的漲幅，滿倉配置上漲較多的指數。若均下跌，則切換到貨幣基金來躲避風險。
    核心算法，即：每間隔7天，判斷最近20個交易日，若兩者都跌，則全倉買避險基金，否則，誰漲幅大就全倉買誰。
    二八輪動是高頻調倉策略，為了降低交易成本，他選擇了這三只基金：天弘滬深300ETF聯接C（005918）、天弘中證500ETF聯接C（005919）、天弘現金管家E（002847）。
    本策略風險等級較高，牛市才是它真正盈利的時候，但要實現則需要在那之前長期持有并面對可能較高的下跌。
    下面是實際運行收益走勢圖。
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    核心思想清楚了，我們來看看是否可以擴展一下思路，做一個適用范圍更廣的、自己的二八策略，并通過回測驗證想法是否可行，目前我想到的有：
    1、基金數量是否可以突破？
    二八策略中指數基金的數量是三只，拋開避險基金不說，就是大盤、中小盤兩只指數基金，對于寬指，目前有滬深300、中證500、創業板、科創板，它們之間的輪動性也很明顯，這樣的話，就不僅僅是兩只基金的輪動表現，四只基金的輪動，是不是可以更少錯過呢？
    如果可以，行業指數基金，是不是也可以挑選出來幾只長周期指數基金，來輪動監控呢？
    比如用消費、醫療、科技、環保、新能源、資源、傳媒、中概互聯等，去年輪動下來的話，滿倉的肯定是消費、醫療、科技，今年應該就是新能源、資源，想著它們的走勢，感覺比寬指效果應該好很多，真希望現在就回測一把！
    2、趨勢判斷怎樣更準確？
    目前的趨勢判斷是用最近20個交易日的漲幅，是否可以添加均線趨勢判斷作為輔助，比如：在30均線以下就不理，30均線以上才考慮購買。
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    3、主動基金可以用來輪動嗎？
    指數基金可以輪動，主動基金可以輪動嗎？畢竟，主動基金有不同行業、主題的，基金經理的偏好、能力圈也各異，一般來說，主動基金的回撤比行業指數基金控制得更好，可能對組合的回撤是一個好消息。
    對了，輪動基金應選擇相關性低的基金，背道而馳得更好，相關性分析可以派上用場了：
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    4、最小間隔天數可以自己調整
    為了適用范圍更廣，交易的最小間隔可以調整。
    如此這樣，現在想到的參數有這些：
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    【且慢等投顧遇到的問題】
    因國家的組合監管，組合策略首先是要收服務費，一般每年0.5%左右，其次是倉位管理問題，為了實現二八組合的策略，二八組合由兩只基金變成十幾只滬深300、中證500，看評論區，網友傷心的厲害。
    綜上，精打細算的我等小基民，想來想去，還不如自己建組合來得痛快。

    【策略算法釋義】
    一個月來的神神叨叨、縫縫織織，想法基本實現。
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    核心算法很簡單：超過最小間隔天數后，判斷最近20個交易日，若輪動的基金都跌，則全部賣出吃余額寶利息，否則，誰漲幅大就全倉買誰。

    【利弊】
    先說弊端，那就是經常被欺騙。看著下跌了，賣出，隨后就上漲，甚至是從這里跌出來，跑到另外一只，以為抱了一顆大樹，一碰就倒，來回打臉。
    好在，貴在堅持，認死理的話，像小熊爬竹竿一樣，誰高就爬誰，回測來看，可以規避大風險，吃小虧而賺大便宜。

    【標的選擇】
    二八輪動的這種特性，最標準的模型應該是這樣的：
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    這種交叉走勢的基金之所以最爽，除了收益可觀之外，更重要的是得意，兩只基金都沒怎么漲，二八組合卻如魚得水。

    所以，選擇基金的方向是：
    1、齒輪小的、老是小震蕩的不好，這是標準的打臉模型
    2、果斷地大漲、大跌，想想都美好
    3、有一只領頭羊一直漲也不錯，跟著走就行，只要它不跌落巖涯，那就當老二，如果它墜落，那就是老大。

    【交易手續費】
    因為頻繁交易，手續費必須考慮，選擇原則：
    1、選擇C類基金，并且對比交易手續費
    C類基金申購手續費為零，主要注意一下贖回費率，如：易方達中證500ETF聯接C（007029），大于6天贖回手續費也是零，我們的交易最小間隔都滿足這個條件了。
    這樣就實現了雙向手續費為零。

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    2、買場內基金，如：ETF基金、LOF基金
    場內基金買賣，通過基中寶開戶華寶證券的話，萬1，交易1萬元只需要1塊錢手續費；
    通過基中寶開戶川財證券更便宜，萬0.5，交易1元只需要0.5元手續費。

    【攻略】
    雖然時間倉促，小伙伴一起回測，已經發現一些不錯的策略，感謝相互多發現、樂分享！
    1、創業板跟上證50指數搭配，回測來看，收益很可觀。
    仔細看回測圖，最大的亮點是：大跌時，組合橫盤觀望；上漲時，組合馬上跟上，這一招太絕了，充分發揮了復利效用。
    按照此思路，青春群可以選：創業板50、科創板50、新能源車......
    穩健群可選：央視50、上證50.......
    然后，兩個群中成員相互配對，如：創業板50 + 央視50
    為何選50，目的是為了更尖銳，如此看來，滬深300、中證500并不是很好的二八策略標的，果真如此的話，二八策略得改姓了。
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    2、看牛，牛入坑時，在山坡上等著，說不定有腳踩牛背的收獲，就算沒有，跟在牛屁股后面，收獲也是滿滿的。
    如下面的回測，單獨用一只基金做組合，選擇廣發小盤成長混合，2005年以來，收獲18倍的收益，穩穩地踩在牛背上了。
    還有一招，可以再添加一只低風險的基金，如：債券型基金，收益應該更可觀，太晚了，明天還要早起，有空可以自己去回測一下，有好消息，記得告訴我。
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    3、多只行業指數基金放在一起會怎么樣，是相互打臉，還是相互補充，還沒仔細回測。

    【這才開始】
    國家對組合跟投規范以來，我們不再盲從、不再偷懶，搭建自己的組合，這個二八組合僅僅是一個簡單的開始，后續我們希望添加更多的組合策略，如：動態平衡組合、基中寶計劃組合，讓我們自己變得越來越成熟！

    聰明人，少講空話，多做計劃！
    
                                        		
                                
    
                                
                        
    
                    
    



                
    
                
    
                    
                    
                        
    
                            
                                
      
                                  		
                        
      
                          
                
      
                
      
                
                
                
      
                
      


                

                
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