让GPT开发基于动量的ETF轮动策略

本文介绍了一个无需编程知识也能轻松实现的ETF轮动投资策略，使用了AI工具Claude来完成编写和执行策略的过程。

ETF轮动策略简介

基于动量的ETF轮动策略是一种常见且高效的投资方式，它涉及以下几个步骤：

• 选择相关性低的ETFs，如股票ETF、债券ETF和黄金ETF。
• 定期检查这些ETFs的近期表现，如过去3或6个月的涨幅。
• 根据表现调整ETFs的配置比例，优先投资表现最好的ETFs。
• 持续监控并根据动量表现调整投资组合。

ETF轮动策略实现

Claude以Python代码实现了ETF轮动策略，首先定义了3种ETF及其代码，设置了检查周期，并计算了ETFs的涨幅。通过比较各ETFs的表现，选择表现最好的ETF增加配置比例，其他则减持。该策略可灵活调整资产配置以增值资产。

在进一步的代码中，Claude扩展了策略以包括10只ETF，并使用短期和中期收益率、RSI和MACD等技术指标来评分选择前3只ETF。代码考虑了ETFs间的相关性，以及为选中的ETFs设置不同的投资权重。

最后，加上了回测函数和风险调整指标的计算，如最大回撤、夏普比率和卡玛比率，以全面评估策略的绩效。

绩效评估

回测函数设置了初始资金，定期重新平衡ETF权重，并计算了每月各ETF的投资收益。同时，引入了交易成本，并计算了总收益、最大回撤、夏普比率和卡玛比率以评估策略性能。

总结

文章最后鼓励读者利用AI工具，如Claude和ChatGPT，来提升在职场上的竞争力，并提供了相关资源来深入了解Prompt Engineering。