一、「只买不卖」策略

• 回测日期：2012/01/01 ~ 2018/12/31
• 本金：回测期间购买股票总金额
• 每月第一个交易日以收盘价进行交易
• 每月购买一张(1000)股票
• 於回测日期最後卖出

二、程序码解说

回测阶段

frames = []
for stock_index in etf50_id:
    print(stock_index)

    tmp_df = etf50[stock_index]

    holding_cash = (
        1000
        * tmp_df.groupby(pd.DatetimeIndex(tmp_df.index).to_period("M"))
        .nth(0)["Close"]
        .sum()
    )

    test = Backtest(
        etf50[stock_index],
        ContinueHolding,
        cash=holding_cash,
        commission=0.004,
        # exclusive_orders=True,
        trade_on_close=True,
    )

    result = test.run()

    result["stock_id"] = stock_index
    result["Cash"] = holding_cash
    result["Strategy"] = result["_strategy"].__class__.__name__
    result["Params"] = result["_strategy"].params

    df = result.to_frame().transpose()

    frames.append(df)

计算本金

本金 = Sum( 每月交易日首日收盘价 * 1000 )

tmp_df = etf50[stock_index]
holding_cash = (
    1000
    * tmp_df.groupby(pd.DatetimeIndex(tmp_df.index).to_period("M"))
    .nth(0)["Close"]
    .sum()
)

执行回测

test = Backtest(
    etf50[stock_index],
    ContinueHolding,
    cash=holding_cash,
    commission=0.004,
    # exclusive_orders=False,
    trade_on_close=True,
)

result = test.run()

整理与分析

删除回测期间上市的股票

final_df = pd.concat(frames).reset_index(drop=True)

final_df = final_df.loc[
    final_df["Duration"] == final_df["Duration"].max()
].reset_index(drop=True)

删除年化报酬率过低的股票

etf50_df = final_df.loc[final_df["stock_id"] == "0050", "Return (Ann.) [%]"]
profit_df = final_df[final_df["Return (Ann.) [%]"] >= etf50_df[0]]

三、「只买不卖」策略真的赚?

由报表可以看出，以平均来说「只买不卖」策略低的可怜，
年化报酬率只有可怜的0.73%(甚至比定存还低)，
而所有成分股中超过ETF50投资报酬率的只有13个，
我们可以将其当成日後其他策略的参考线，
只要年化报酬率低於**「只买不卖」策略或ETF50**的年化报酬率，
即可视为「糟糕」的策略。

参考

• 完整程序码
• 什麽是夏普率?
• 什麽是系统质量SQN?
• 什麽是年化报酬率?