波动率衰减能做成策略吗：5 个方向的固定规则回测
起点是一篇文章的观点：A 股大波动之后很久静不下来，持续的高波动会侵蚀复利（波动损耗）。我们把它拆成 5 个可以事先写死规则的方向，全部带成本回测，并做前后分段和随机对照。结果只有一个通过：给 ETF 动量加「波动率管理仓位」。它已经上了影子账本，只记账不下单。
结论总表
所有规则都在跑结果之前写死，参数变体全部列出，不只挑最好的一个。前段指 2013–2019，后段指 2020 年以后（④⑤ 的划分另见各节）。
| 方向 | 代表结果（年化 / 夏普 / 最大回撤） | 对照 | 前段 → 后段 | 判定 |
|---|---|---|---|---|
| ① ETF 动量 + 止损 −8% + 20 日波动率管理 | 14.1% / 1.28 / −16.3% | 只止损 15.0% / 1.15 / −24.5% | 前段 1.35→1.39，后段 0.96→1.16 | 影子账本 |
| ① ETF 动量基线 + 20 日波动率管理 | 13.0% / 1.14 / −20.7% | 12.4% / 0.86 / −32.1% | 前段 1.24→1.32，后段 0.56→0.95 | 通过 |
| ① 微盘 v2 + 波动率管理 | 26.8% / 1.38 / −22.1% | 34.1% / 1.42 / −23.9% | 两段都没有提升 | 否决 |
| ② 再平衡：黄金 + 创业板、4 资产组合 | 14.5% / 0.83 / −24.3%（黄金/创业板月调） | 买入持有 13.1% / 0.68 / −36.5% | 每年多 0.6–2.9 个百分点，两段都为正 | 验证现有月度再平衡，不新增 |
| ② 再平衡：微盘 v2 + 现金或红利低波 | 16.5% / 1.40 / −12.8% | 买入持有 24.1% / 1.36 / −16.9% | 每年少 4–12 个百分点 | 否决 |
| ③ 波动调整趋势强度做 ETF 轮动（9 种） | 最好 10.1% / 0.65 / −31.6% | 52 周高点 12.4% / 0.86 / −32.1% | 前段 0.38（基线 1.24） | 否决 |
| ④ 极端信号反转 | 信号后 1–3 个月跑输 1–4%，t 值都不到 1.5 | 无条件约 0 | 叠加到轮动：后段 0.56→0.48 | 否决 |
| ⑤ 按过去 5 年超额收益或夏普定策略权重 | 20.4% / 1.44 / −13.2%；17.5% / 1.50 / −10.3% | 等权 19.3% / 1.50 / −11.7% | 两段都没有稳定赢过等权 | 否决，保留等权 |
影子账本：/etf-momentum/vol-managed。虚拟 100 万元，从 2026-10-09 收盘起记，之后每个 A 股交易日晚上自动追加一行，只记账不下单。
① 波动率管理仓位
规则：总仓位 = min(1, 目标波动 ÷ 最近 N 日已实现波动)。波动用策略自己的日收益计算，只用前一天收盘以前的数据。不加杠杆，剩下的钱放银华日利（511990）。仓位变动不小于 0.1 才调，调整成本按 |Δ仓位| × 单边成本计。目标波动有两种取法：一是到当时为止全部历史波动的中位数（事前可知），二是固定 15%、20%、25%。N 取 20 和 60。另外测了「20 日波动高于历史 80 分位就降到 50% 或 0」的简单版本。
- ETF 动量：8 个变体的夏普全部高于基线（0.92–1.15，基线 0.86），回撤在 −20% 到 −30% 之间（基线 −32%），年化基本不变。改善在后段更明显。
- 对照一：把仓位固定在相同的平均水平，夏普仍是 0.86。所以提升来自「什么时候减仓」，不是仓位低。
- 对照二：把仓位序列按 20 日分块随机打乱 300 次，没有一次追平实际夏普。打乱版的调仓成本按天计，比实际版稍吃亏，所以这项对照偏乐观。
- 叠加止损：叠加 −8% 移动止损后，夏普 1.15→1.28，回撤 −24.5%→−16.3%，代价是年化少约 0.9 个百分点。两者都在崩盘月起作用，叠加带来的额外好处比单独使用时小。
- 微盘 v2：夏普 1.36–1.43，基线 1.42，跟同平均仓位的固定仓位版本差不多。打乱对照约 35% 的次数追平或超过。原因可能是微盘的大跌来得太急（例如 2024-02），事前算出的波动来不及反应。否决。
② 再平衡收益
两种资产固定 50/50（或 4 资产各 25%）。比较按周、月、季调仓，以及偏离超过 5%、10%、20% 再调，基准是同样初始权重的买入持有。理论上能多出的收益约为 ½(Σwσ² − σ组合²)。
- 黄金 + 创业板：再平衡每年多 1.3–2.3 个百分点，回撤从 −36.5% 降到约 −24%。理论值为 1.6 个百分点，两段都为正。4 资产组合（国证 2000、红利低波、黄金、创业板）多约 1.0–1.3 个百分点。每年换手只有 0.1–0.4 倍。
- 黄金 + 科创 50：数据从 2020-12 才有，样本短，只多 0.1–1.3 个百分点，前段约为 0。
- 微盘 v2 + 现金或红利低波：每年少 4–12 个百分点。两边收益差得太大，再平衡就是在不停卖出赢家，这个机制不成立。
- 结论：这一节证明组合层每月再平衡是对的，但不算一个新策略。往组合里加黄金这类低相关资产是新方向，要另外讨论。
③ 波动调整趋势强度做 ETF 轮动
池子、溢价闸门、同类去重、成交方式和成本都跟站点一样，只把打分换成三种：对数价格回归斜率 ÷ 残差波动、年化斜率 × R²、区间收益 ÷ 波动，窗口各取 60、120、250 日。换仓门槛 = 0.25 × 当期各 ETF 分数的标准差，事先定好。
- 9 种打分的全样本夏普在 0.13–0.65 之间，全部低于 52 周高点版的 0.86。
- 随机选 3 只跑 100 次，夏普中位数 0.41，90 分位 0.56。60 日和 120 日的版本都不如随机。
- 只有 250 日窗口的版本后段好看（0.79–0.85），但前段只有 0.13–0.38，两段不一致。
- 原因：除以波动以后，国债、红利这类低波动品种排名被抬高，轮动变成了选低波动，跟进攻型轮动的初衷相反。
④ 极端信号反转
信号 A：最近 120 日涨幅超过这个标的自己过去所有时间的最高值（至少要有 3 年历史）。信号 B：连涨周数超过自己的历史最长纪录。同一标的两次信号至少间隔 126 日，算一次事件。
| 集合 · 信号 | 事件数 | 21 日超额 | 63 日超额 | 126 日超额 | 63 日 t 值 |
|---|---|---|---|---|---|
| 申万一级 · A | 12 | −1.8% | −2.6% | −2.1% | −0.74 |
| 申万一级 · B | 13 | −0.2% | −3.6% | −5.1% | −1.03 |
| 站点 ETF 池 · A | 61 | −1.6% | −2.3% | −0.5% | −1.46 |
| 站点 ETF 池 · B | 43 | −0.6% | −0.1% | +1.3% | −0.06 |
超额相对申万一级等权平均。方向跟文章一致，但样本很少，ETF 事件之间还高度重叠，统计上不显著。叠加到站点轮动（调仓时剔除最近 63 日内触发过 A 信号的 ETF）后变差：12.4% / 0.86 / −32.1% → 11.6% / 0.83 / −28.9%，后段 0.56→0.48。否决，最多在页面上当「过热」提示用。
⑤ 按过去 5 年超额收益或夏普定策略权重
对象是 6 个策略：ETF 动量、两个转债策略、微盘 v2、红利低波 + ERP、业绩预告漂移。每年年末定一次权重，权重与过去最多 5 年（至少 1 年）的超额收益或夏普成正比，组合层成本 5bp。回测区间 2020-01—2026-05。
- 按超额收益加权，会把微盘权重推到约 30%：年化多 1.1 个百分点，但夏普 1.50→1.44，回撤 −11.7%→−13.2%。
- 按夏普加权，夏普跟等权一样（1.50），年化少 1.8 个百分点。
- 随机权重跑 300 次，夏普中位数 1.43。等权已经在约 70 分位。
- 局限：样本只有 6 年，前几年凑不满 5 年历史；而且这些策略本身就是事后挑出来的。保留等权。
限制
- ETF 池按当前成交额筛选，有幸存者偏差，历史数字偏乐观。
- ①的提升集中在少数大跌月份，遇到 V 形反弹会跑输。这跟移动止损的特点相同，两者有重叠。
- 纸面成交价按收盘价算，没有计入盘口冲击。影子账本不代表实盘收益。
- 本研究在同一批数据上试了不少变体。我们报告的是整组变体是否稳定，不是最好的那一个，但仍有多重检验的风险。所以①先放影子账本观察 3–6 个月，再决定要不要改站点策略。
下载与复现
影子账本每晚由 scripts/vol_shadow/gen_etf_mom_vol_shadow.py 生成，挂在每日刷新流程（工作日 20:00）上。