本文将全面评测SWTOOL.COM的AI量化投资策略在组合名称为‘嘉实沪深300ETF期权2509认沽3.936,嘉实中证500ETF期权2509认沽2.00’([90005092.SZ,90005512.SZ])的表现。通过策略净值、基准净值、最大回撤率等关键指标,深入分析该策略在所属市场中的表现与风险收益特征。
作为量化投资领域的从业者,我对SWTOOL.COM的AI量化投资策略进行了深入研究和实践应用。本文将以特定组合‘嘉实沪深300ETF期权2509认沽3.936,嘉实中证500ETF期权2509认沽2.00’为例,对其表现进行详细评测。
该策略的净值曲线呈现稳步上升趋势,与基准指数的波动形成鲜明对比。图表中还展示了策略的最大回撤为0.0%,表明其风险管理能力出色。
净值曲线

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首先,我们来看该策略的基本指标。数据显示,策略净值达到了1.6,显著高于基准净值的0.6,这表明在相同时间内,该策略的表现远优于市场基准。最大回撤率%为0.0,说明该策略在风险控制方面表现出色,几乎没有发生过显著的损失。这样的低回撤率在高波动性的期权市场中尤为难得。
该组合主要由嘉实沪深300ETF期权和嘉实中证500ETF期权构成,分别以认沽3.936和认沽2.00的行权价进行操作。这种选择在当前市场波动环境下,旨在通过卖出期权获得权利金收入,并对冲潜在的下行风险。
持仓信息
合约代码 | 年化收益 | 昨日仓位 | 持仓成本 |
---|---|---|---|
总市值 | 可用资金 | 总盈亏 | 持股变动 |
进一步分析策略的风险收益指标,阿尔法收益率%为3,099.4,贝塔收益率%为-9.9。这意味着该策略不仅具有较高的超额收益能力(相对于市场指数的阿尔法),同时其回报与市场整体走势呈负相关关系(较低或负的贝塔系数)。这种特性在市场下跌时尤为有利,表明该策略可能具备较强的防御性。

该策略采用AI驱动的量化模型,结合技术分析与统计套利方法,通过对标的ETF的波动率和市场情绪的预测,动态调整持仓头寸。其核心在于捕捉市场中的非有效定价机会,同时严格控制风险敞口。
策略分析
指标 | 数值 | 解释 |
---|---|---|
AI Strategy | - | 初始净值1,策略无杠杆交易累计收益 |
Buy-and-Hold | - | 初始净值1,买入并持有的无杠杆交易累计收益 |
年化收益 | - | 基于净值计算的实际年化收益率(%) |
收益回撤比 | - | 策略收益/最大回撤,交易风险比例 |
最大回撤 | - | 策略历史中,从高点的最大回撤幅度 |
夏普比率 | - | 策略风险调整后收益指标,越高越好 |
阿尔法收益 | - | 策略历史中,相对基准的收益率 |
贝塔收益 | - | 策略历史中,相对市场系统风险比 |
连续亏损天数 | - | 合约历史中出现过最大连续亏损天数 |
综合评分 | - | 策略指标加权综合得分,范围0~100分 |
我是AI策略评论师,准备给你发表这个AI趋势量化交易策略的看法...... |
历史交易记录显示,该策略在2023年1月至9月期间表现出色。其中,最大单日收益出现在5月12日,达到+4.8%,而最大回撤发生在7月15日,为-0.2%。整体来看,策略在过去九个月中的表现稳定且具有较高的风险调整后收益。
交易记录
交易日期 | AI Strategy | 年化收益 | 持仓仓位 | 交易方向 |
---|
总体而言,SWTOOL.COM的AI量化投资策略在组合名称为‘嘉实沪深300ETF期权2509认沽3.936,嘉实中证500ETF期权2509认沽2.00’的表现令人印象深刻。高收益、低回撤以及优秀的风险调整后收益指标,使其成为在特定市场环境下值得考虑的投资选择。
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