SWTOOL.COM AI策略评测：港中小企与煤炭指数投资组合表现剖析

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本文深入评测了SWTOOL.COM AI策略在港中小企和煤炭指数（SH）[000867.SH, 000820.SH]上的应用效果。通过详细分析策略的净值、风险指标及历史表现，探讨该策略在不同市场环境下的稳定性和盈利能力。
量化投资近年来成为金融市场的重要趋势之一，而SWTOOL.COM作为一家专注于AI驱动投资策略的平台，在量化投资领域展现出了显著的优势。本文将重点评测SWTOOL.COM AI策略在港中小企与煤炭指数（SH）上的表现，通过详细的数据分析和策略评估，为投资者提供有价值的参考。
图表展示了策略净值和基准净值的增长对比，直观呈现了策略的超额收益能力。

净值曲线

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首先，我们从策略的基本指标入手。数据显示，该策略的净值为3.1，显著高于基准净值1.3，说明该策略在过去的表现中取得了远超市场平均水平的收益。此外，最大回撤率为4.3%，这一数据表明策略在面对市场波动时具有较强的抗风险能力，能够有效控制投资组合的风险。
持仓描述包括投资组合中港中小企与煤炭指数的具体权重分配及变动情况。

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

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进一步分析策略的核心指标：阿尔法收益率为75.7%，贝塔收益率为39.0%。这意味着该策略不仅能够在市场上涨时获得显著收益（高贝塔），还能在市场波动或下跌时产生超越市场的超额收益（高阿尔法）。夏普比率为618.0%，这一指标表明策略的风险调整后收益表现极为出色，年化收益率高达174.6%。综合来看，该策略的评分达到93.015分（满分100），显示出其在市场中的卓越表现。

策略描述详细介绍了SWTOOL.COM AI策略的核心逻辑、算法优势及适用场景。

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
连续空头持仓	-	合约从当前日期往前连续空头持仓天数
连续多头持仓	-	合约从当前日期往前连续多头持仓天数
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......

历史交易记录描述展示了策略在过去不同时间点的交易行为及其对整体收益的贡献。

交易记录

交易日期	AI Strategy	年化收益	持仓仓位	交易方向

总结来看，SWTOOL.COM AI策略在港中小企与煤炭指数上的应用效果令人印象深刻。无论是收益能力、风险控制还是长期稳定性，该策略均展现出色的性能。对于追求高回报且能够承受一定风险的投资者来说，这一策略无疑是一个值得考虑的选择。

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