我用代碼來給你們分析一個賺錢的技巧

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賺錢是個俗氣的話題,但又是人人都繞不開的事情。我今天來“科學”地觸碰下這個話題。

談賺錢,就會談到理財、投資,談到炒股。有這樣一個笑話:

問:如何成為百萬富翁?
答:帶一千萬進入股市。

那么你有沒有炒過股?有沒有虧過錢?

股市雖然是個充滿造富神話的地方,但對于大部分參與者來說,風險都是極高的,所謂七虧二平一賺。而一般的銀行理財、貨幣基金,則是相對穩定的低收益率。今天要聊的是一個介于二者之間的投資策略,既能提升你的收益率,又能維持一個相對可控的風險。(真有這種好事?)


策略很簡單,一共分兩步:

  1. 把你手頭準備用于投資的閑錢(注意是閑錢),50%投資于股票指數基金,比如指數基金300ETF,50%投資于低風險固定收益產品,比如大家都知道的余額寶、其他貨幣基金、銀行固定收益理財等。
  2. 每隔固定的一段時間進行一次資產再平衡(假設一年),使股票資產和固定收益資產的比例恢復到50%對50%,比如每年12月31日,如果這一年股票大漲,則需要賣出股票,買入貨幣基金,使調整后兩中資產的市值恢復50%對50%。

然后,就沒有然后了……就這么簡單。

這個策略并不是我拍腦袋想出來的,它的正式名稱叫做動態再平衡策略,最早由“華爾街教父”格雷厄姆提出,之后也被很多證券分析師所引用。上述是一個極簡的初級版本。

關于策略的實際效果,很多人在書籍或文章中有過論述。但我想你恐怕還是對此持謹慎懷疑的態度。那么接下來,我就用代碼,在歷史數據上做一些模擬統計實驗,看看效果究竟如何。

這里的數據來源是 tushare,一個開源財經數據接口包,我之前在文章中也有介紹過,詳見:想用 Python 做數據分析?先玩玩這個再說

數據處理用到了 numpy,繪圖使用了 matplotlib

詳細代碼獲取見文末。


我們模擬場景設定為:

  1. 初始資金為 10000 元
  2. 滬深300[399300]指數作為指數基金的參考
  3. 為了簡化模型,我們不考慮休息日,假設每個交易日的固定收益為萬分之一(年化3%左右)。
  4. 每隔一段固定時間,就進行一次“再平衡”操作,將指數基金與固定收益的比例恢復50:50。
  5. 將結果與全部購買指數基金全部購買固定收益的效果進行對比。


根據之前的策略和設定,選取不同周期和時間段進行數次實驗,結果為:

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在幾次實驗中,再平衡策略的收益均處在另外兩種策略中間:當股市好時,可以獲取遠超固定收益的回報;而當你的買賣點選擇不好,股票賠錢的時候,也不會虧太多。尤其像最后一組,從07年3000點左右買入,經歷10年2輪大牛市,股票回到原點后,再平衡策略依然有相當于固定收益的效果。

可視化展示:

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藍線為指數,紅線為全指數基金策略(二者曲線一致,只是坐標軸不一樣),綠色是固定收益的曲線堆疊折線圖則是再平衡策略的曲線(下半部固定收益,上半部指數基金)。再平衡策略基本就是以固定收益為標準,圍繞其做波動,而波動的影響就是股市的漲跌。因此既保證了收益穩定性,又增加了有超額收益的機會。

在最簡版的基礎上,還可以有個變化:不按固定周期再平衡,而是按比例,比如當其中一部分超過另一部20%時,則觸發再平衡

放在上述實驗數據中,總體來說收益率有所提升:

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還可以將再平衡策略與定投策略結合起來,比如初始 10000 元,之后每個月(以30個交易日簡化)投入 1000 元,按照我們第二種再平衡策略,從 07 年 5 月一直堅持到現在,結果是:

共投入成本 101000
再平衡策略最終資金 131010
對比只買固定收益是 118317
只買指數基金是 108857
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當然,僅從選取這幾次來下結論,依然不是很有說服力,所以我讓程序隨機選取開始和結束的時間點(至少1000個交易日),進行了1000次實驗,最終的收益率統計如下圖:

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紅點是再平衡策略收益率,黃點是固定收益率,綠點是指數基金收益率

我們的策略收益率大部分保持在 0~7 之間,標準差為 5.88,相對穩定。這一收益率也有賴于固定收益的基礎收益率,如果固定收益能提高到 5% 以上,此策略的收益率平均將接近 10%。

而純股票的收益率,雖然有可能達到驚人的數值(比如頂上那個點 150+%),但標準差有 14.1,也有很大的概率虧損。

因此,這個策略不太能讓你暴富,但對于尋求資產穩定增值的朋友,是非常值得參考的資產配置策略。

有人嘀咕了,說的這么神,你自己買了沒?

emmmm……這個,我就低調地曬個圖吧:

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當然,這點盈利純屬狗屎運。(35倍的收益率其實是股票轉件計算收益的一個“bug”:是以剩余資金來計算百分比)

策略重要,找到一個好的入場時機更重要。不跟風,保持獨立思考,正所謂“別人貪婪時我恐懼,別人恐懼時我貪婪”。現在是不是合適的入場時機,這就不是我這個代碼能幫你算出來了的。


獲取文中相關代碼,請在公眾號(Crossin的編程教室)里回復關鍵字 策略



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