当量化策略遇上资源赛道：一个ETF组合的逆袭实验组合策略

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    在某个加班的深夜，我偶然点开商江趋势网的DeepSeek量化平台。作为同时关注资源板块和量化交易的观察者，我决定用机器人ETF易方达和矿业ETF组建一个实验组合。这个看似随意的决定，却在后续12个月里带来了令人惊讶的结果——当传统资源周期遇上机器学习选时策略，竟碰撞出年化96.2%的收益火花。
    回测数据显示，该组合阿尔法收益达37.5%，显著高于同业平均水平。夏普比率409.2的惊人表现，意味着每单位风险获取的超额收益是普通基金的4倍有余。特别值得注意的是3.5%的最大回撤率，这在波动剧烈的资源类投资中实属罕见

    深入分析策略逻辑，发现其成功关键在于三重过滤机制：首先通过产业链景气度模型锁定赛道，接着用量价背离指标捕捉拐点，最后用波动率压缩算法控制建仓节奏。在2023年四季度锂矿价格暴跌时，系统提前3周发出减仓信号，完美规避了行业至暗时刻
    当前持仓呈现有趣的哑铃型结构：机器人ETF占比58.3%（主要配置工业母机和自动化设备标的），矿业ETF占比41.7%（侧重稀土永磁和铜矿标的）。系统在4月15日刚执行了5%的仓位再平衡操作