核心观点 - 报告提出并测试了多种基于行业指数相对沪深300收盘价的量化止损策略，旨在通过动态调整止损位来优化投资组合的风险收益比 [1][2] - 基础分档止损策略对大部分行业收益率提升有限，但在压缩最大回撤方面对部分行业有效，而浮动迫损策略及其变体在控制回撤和提升特定行业性价比方面展现出不同特点 [22][40][84] 分档止损偏离修复模型回顾 - 基础分档止损策略通过计算行业指数相对沪深300的回撤曲线，设定阈值生成交易信号，并将买入点与前高之间的空间分为5-10等分以设定动态止损位 [3][4][5][6][7] - 测试结果显示，大部分行业使用不同参数（X=5至10）的止损策略收益率与原始策略相比无明显优势，但参数值较大时对最大回撤压缩效果较好 [10][14][22] - 部分行业如基础化工、医药生物、社会服务、计算机等在添加止损后，总收益率回撤比显著提升，投资性价比改善 [21][23] 浮动迫损策略 - 浮动迫损策略在基础策略上改进了止损位调整规则，当收盘价与止损位差大于分档空间s0时，将止损位上移至当日收盘价减s0，使止损位更紧密跟随价格波动 [24] - 该策略下，绝大部分行业收益率相较于原始策略不升反降，但在最大回撤压缩上效果更优，医药和电子行业的压缩效果甚至优于基础分档止损策略 [40][41] - 从风险调整后收益看，医药和计算机等行业的总收益率回撤比显著提升，投资性价比改善 [39][42] 浮动迫损策略（突破型） - 突破型变体在触发止损后，当价格再次向上突破原止损位时重新入场，并设定新的止损位，这使得大部分行业的收益率劣势得到缓解 [43][44][61] - 该策略下，大部分行业最大回撤的压缩优势消失，但社会服务、通信等行业的部分参数出现最长回撤时间缩短的现象 [52][56][62] - 基础化工、医药生物、社会服务、计算机等行业的回报性价比得到提升，计算机行业的性价比稳定性提高 [60][63] 浮动迫损策略（回调型） - 回调型变体在触发止损后，以原止损位与买入点中间值作为二次入场点，当价格向下突破该位置时再次入场，该策略对提高大部分行业收益帮助不明显 [64][81] - 在压缩回撤幅度方面，受益行业（如农业、电子、医药、社会服务）与原始浮动迫损策略相同，但在压缩回撤时间方面，银行等行业表现突出 [72][75][82] - 该策略对银行股的使用效果提升明显，医药、银行等行业在添加止损后回报性价比显著提升 [80][83] 策略参数与稳定性 - 总体而言，浮动迫损模式对于收益率的改良有限，但对于压缩部分行业的回撤时间有所帮助 [84] - 参数测试表明，浮动模式下分档参数选择5或6的普适性更强，大部分行业在同一模式的不同参数下表现较为稳定 [85][86] 后续展望 - 报告指出后续研究将聚焦于局部止损模式对策略的影响效果，并对二次进场模式进行改进，不局限于单一模式 [87]

核心观点 - 报告提出高值偏离修复模型并测试多种止损策略优化方案 旨在通过量化方法改善行业指数投资表现 但总体优化效果有限 原始策略仍具相对优势 [1][15][79] - 基础偏离修复模型对部分行业适用性不足 钢铁 零售 建材 非银 机械 石化等行业无法满足策略条件 而有色 纺服 公用事业 房地产 计算机 煤炭 环保 美容等行业表现不理想 [6][9] - 止损策略测试显示 农业 电子 医药 社服等行业的最大回撤得到压缩 但收益率普遍不升反降 且最长回撤时间大幅增加 踏空问题显著 [25][28][30] - 多参数和突破型止损策略对部分行业如国防军工有改善 但普适性不强 回调型策略在农业 银行 医药等行业表现较好 踏空问题得到缓解 [52][68][78] - 分档参数选择5或6的普适性更佳 但止损对最大回撤的压缩效果往往不体现在主要回撤过程中 [80][81] 基础偏离修复模型回顾 - 策略计算行业指数相对沪深300收盘价回撤曲线 使用迭代法计算有效回撤 并以最大值的80%作为阈值生成交易信号 信号值1为看多 0为平仓 其他值保持前值 [3] - 策略总体收益率表现不理想 对许多行业的最大回撤和最长回撤时间压缩效果不明显 可能因非完整回撤周期和次级回撤导致优化效果大打折扣 [15][16] - 图表显示策略净值在多个行业如农林牧渔 基础化工 电子等最高接近4倍 但钢铁 零售 建材 非银 机械 石化等行业无法满足策略使用条件 [5][6] - 最大回撤数据显示 有色 纺服 公用事业 房地产 计算机 煤炭 环保 美容等行业表现不理想 回撤幅度最高接近90% [7][9] - 最长回撤时间部分行业超过3500天 策略对回撤时间优化效果有限 [11] 止损策略 - 分档止损策略将买入点与前高之间空间分为10等分 收盘价高于买入点加2倍等分空间时激活止损 初始止损点为买入点加1倍等分空间 随后根据价格变动动态调整止损位 [18][19] - 带止损策略对大部分行业效果不佳 收益率不升反降 但农业 电子 医药 社服等行业最大回撤得到较大压缩 回撤幅度从原始策略的较高水平明显下降 [20][25] - 最长回撤时间大幅度增加 踏空提前问题显著 需要降低止损触发的敏感性 [29][30] - 多参数测试（X取5-10）显示大部分行业收益率在不同参数条件下区别不大 但参数值较大时止损压缩效果更佳 最大回撤压缩幅度随参数增大而增加 [34][39][44] - 突破型止损策略允许再次入场 对国防军工等少部分行业收益率有改善 但最大回撤压缩效果较原策略无优势 行情走势纠结导致止损效果不明显 [52][56][61] - 回调型止损策略将止损位置与买点中间值作为二次入场位置 向下突破时再次入场 农业 银行 医药等行业收益率得到改善 踏空问题有效缓解 [68][72][78] - 不同行业受益于不同止损模式 但原始策略收益总体不差 分档参数5或6普适性更佳 止损压缩往往不体现在最大回撤过程中 [79][80][81] 后续展望 - 报告提出未来需解决卖点问题 不局限于修复完成时平仓 并优化异常回撤的规避机制 [82]

报告核心观点 - 基于行业指数相对沪深300的偏离修复构建行业配置策略，该策略能对适用行业初筛，是偏向风险规避的配置策略，对波动平稳行业更具参考价值，后续可优化筛选模式和调整进场阈值，还可配合趋势跟踪策略使用 [12][57][70] 行业指数VS沪深300 - 行业层面选行业构建组合大概率获超收益，简单平均配置在区间内可获34%超额回报 [12] - 买入并持有单行业相对沪深300可能产生较大回撤和较长回撤时间，存在择时必要性 [12] - 趋势跟踪策略无法提供空间信息，本文考虑空间方面策略 [12] 偏离修复策略 偏离情况及问题 - 展示农林牧渔、基础化工、非银金融等行业指数相对沪深300的偏离情况 [13][16][19] - 单纯从相对沪深300偏离回归角度入手存在无法把握单向偏离机会、同一点位偏离数值随选取时间不同而不同、每次偏离极限位置不同不好把握等问题 [22] 回撤情况 - 展示各行业指数相对沪深300的前三大回撤情况，钢铁和石化行业几乎处于单次回撤周期，食品饮料、商贸零售等行业最大回撤与其他回撤差距较大 [23][25] - 家电和食品饮料回撤数量远高于其他行业，绝大部分行业有效回撤数量占比在40%以下 [33][36] 筛选算法 - 有效偏离初筛算法：计算行业指数相对沪深300收盘价、历史回撤数组、单次回撤最大幅度，对最大幅度数组降序排列求和，取累加值达和80%的元素为粗筛有效回撤 [30] - 偏离回撤筛选算法1（均值标准差法）：计算初筛有效回撤元素均值和标准差，若最大值超均值加3倍标准差则判定行业不适用，否则保留均值加减3倍标准差区间元素，若元素数量小于3则判定不适用，家电和食品饮料无法通过此筛选，该方法对大多数行业无法进一步筛选 [38][41][46] - 偏离回撤筛选算法2（迭代法）：对初筛有效回撤进行初筛算法迭代，若某次迭代结果数组少于三个元素则判定行业不适合，若与上一次相同则停止迭代保留结果，钢铁、零售等行业有效回撤数量为0，该方法大大降低所选中回撤的占比 [47][50][53] 策略对比及构建 - 均值标准差法筛选效果差，迭代法能处理大部分小型回撤，较为稳定 [55][56] - 偏离修复策略（多空）：计算行业指数相对沪深300收盘价及回撤曲线，用迭代法计算有效回撤，选有效回撤最大值80%为阈值，根据回撤曲线值确定信号值 [57] 策略表现 - 钢铁、零售等行业未能满足策略使用条件，有色、纺服等行业表现不理想 [60][63] 策略小结 - 策略构建方法可对适用行业初筛，是偏向风险规避的配置策略，对波动平稳行业更具参考价值 [69] 后续展望 - 优化有效偏离回撤筛选模式，调整进场阈值设置方式 [70] - 配合趋势跟踪策略使用，降低其在拐点区域的波动风险 [70]