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持有封基金老师每天的收盘总结、每周实盘贴中的周收益及年收益的排名统计，孜孜不倦，令人敬佩，我也有幸基于老师的这些数据做了一些简单的稳健排名分析，大为受益；
孔曼子老师的投资之路越来越向大师靠近了，但其对待生活的态度更是让我如沐春风；
资水老师今年基于事件驱动进行的一系列操作我有幸围观了一下，虽然我没有跟着操作太多，但老师对事件趋势判断的精准程度令人震撼；
xiaofeng71、老狗的稳行之路两位老师的帖子我也经常看，他们对生活的思考让我学到了人生不仅有投资，更有比投资更重要的事情。
还有很多老师的帖子也很精彩，这里就不一一列举了。
2026年，继续向各位老师学习，希望大家都有自己精彩的2026年！
糊涂学士 - 故乡已远，前路漫漫； 不赌命运，只赌规则； 不追暴涨，只赚复利； 普通人最好的出路， 是把自己变成一家不断成长的公司， 而股市，只是你价值变现的地方。
赞同来自: 阿戒1899
-1% 1.13% 100% ETF大饼
目前主要持仓中证2000ETF、自由现金流ETF。
记录一下投资中需要思考的问题，工作中老板经常告诉我们说，提出问题后需要给出相关问题的解法，如果这些问题后续有相关的解法，我会再追加记录一下。
1、对于我来说，好像每个月的上旬操作会好一些，进入到月度中旬和下半个月好像操作就会开始有不同幅度的回撤，这些受哪些因素的影响？是个体因素，还是说有一些其他的因素在影响，不知道其他人是否存在类似的情况。
2、在波动比较大的行情下，有时需要有一定的定力，见好就收保持空仓或者轻仓，但很多时候空仓或者轻仓情况下，就会不由自主的去操作一下？这个是什么因素驱动的。
3、基于动量变化强者恒强的轮动策略和逢低买入批量建仓上是否存在冲突？两者的理念上存在哪些差异。
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上周带小朋友骑行了10公里，深圳这种天气户外骑车很舒服，看到了有人在大沙河进行龙舟训练，小朋友很喜欢！家属不会骑车，自己跟着在后边走走拍拍照，还是拍到了几张不错的鸟
周末就要多出去耍一耍，昨天和朋友约了一下，带小朋友和朋友家的小伙伴一起骑了15公里，小朋友看到了他心心念念的水牛洗澡，很开心！家属依然是自己耍自己的，没现场看到水牛洗澡，用她的话说，吃了不会骑车的亏
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0.65% 2.15% 100% ETF大饼
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1.81% 1.50% 100% ETF大饼
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国家队卖ETF → 怎么砸到指数 → 为什么是故意做给市场看
【国家队减持宽基ETF · 全链条传导流程图】
（从上到下，一步接一步）
第一层：源头动作——国家队主动卖出
1. 国家队（汇金/证金）
↓
2. 在二级市场直接挂单卖出：沪深300ETF / 上证50ETF
↓
3. ETF买盘被砸 → ETF价格下跌
↓
4. 出现：ETF市价 ＜ IOPV净值 → 折价
第二层：套利机器启动——机构自动跟进
5. 量化/做市商机构看到折价
↓
6. 机构在二级市场低价买入ETF
↓
7. 去一级市场做【ETF赎回】
↓
8. 基金公司返还：一篮子权重股（茅台/工行/招行等）
第三层：抛压传导——股票被砸
9. 机构立刻卖出这一篮子权重股
↓
10. 权重股集体下跌
↓
11. 沪深300 / 上证50指数被直接砸低
第四层：市场效果——故意做给所有人看
12. 指数走弱、盘面明显承压
↓
13. 全市场看到：行情降温、杠杆资金收敛
↓
14. 政策信号完成：慢牛调控 + 预期管理
极简一句话总结（最核心）
国家队卖ETF = 点火
机构套利赎回 = 添柴
卖出成分股 = 烧指数
指数下跌 = 给市场看的信号
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0.99% -0.31% 100% ETF大饼
补充下2026-02-13的数据
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1. 策略框架
这是一个ETF动量轮动策略，核心思路是：
从4个ETF中选择动量最强的1只持有
每日9:30重新评估并调仓
ETF池：黄金ETF、纳指100、创业板100、上证180
2. 核心算法：动量评分机制
get_rank 函数使用以下步骤计算每个ETF的动量得分：
步骤1：获取25天收盘价数据df = attribute_history(etf, g.m_days, '1d', ['close'])
步骤2：对价格取对数y = df['log'] = np.log(df.close)
步骤3：构建时间序列x = df['num'] = np.arange(df.log.size)
步骤4：线性回归拟合slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1)
步骤5：计算年化收益率annualized_returns = math.pow(math.exp(slope), 250) - 1
步骤6：计算R²判定系数r_squared = 1 - (sum((y - (slope * x + intercept))**2) / ((len(y) - 1) * np.var(y, ddof=1)))
步骤7：综合得分score = annualized_returns * r_squared
3. 数学依据
3.1 对数价格线性回归
假设：价格遵循几何布朗运动，对数价格近似线性
模型：log(P_t) = α + β·t + ε_t
含义：β（slope）表示对数价格的日增长率
3.2 年化收益率计算
annualized_returns = (exp(slope))^250 - 1
推导：
log(P_t) = log(P_0) + slope·t
P_t = P_0 · exp(slope·t)
日收益率 ≈ exp(slope) - 1
年化收益率 = (exp(slope))^250 - 1（假设250个交易日）
3.3 R²（判定系数）的作用
r_squared = 1 - SSE/SST
含义：衡量趋势的稳定性
作用：
R²高：趋势稳定，动量更可靠
R²低：波动大，趋势不稳定
策略中：用 年化收益率 × R² 同时考虑收益与稳定性
3.4 综合评分公式
Score = Annualized_Returns × R²
优势：
高收益但波动大 → R²低 → 得分降低
收益一般但趋势稳定 → R²高 → 得分提升
同时兼顾收益与稳定性
4. 交易执行逻辑
1. 获取排名最高的1只ETF
target_list = get_rank(g.etf_pool)[:1]
2. 卖出不在目标列表中的持仓
for etf in hold_list: if etf not in target_list: order_target_value(etf, 0) # 清仓
3. 买入目标ETF
if context.portfolio.positions[etf].total_amount == 0: order_target_value(etf, value) # 全仓买入
5. 策略特点
优点：
数学基础清晰：基于对数价格回归与R²
动态轮动：每日评估，捕捉动量变化
风险控制：R²过滤不稳定趋势
潜在问题：
参数敏感性：25天窗口可能不适合所有市场
交易成本：频繁调仓可能侵蚀收益
单一持仓：集中风险
市场环境依赖：动量在趋势市场有效，震荡市场可能失效
6. 数学模型的金融学基础
该策略基于：
动量效应（Jegadeesh & Titman, 1993）：过去表现好的资产未来可能继续表现好
趋势跟踪：价格趋势具有持续性
风险调整收益：R²作为趋势稳定性的代理指标
总结：这是一个基于对数价格回归和R²的动量轮动策略，通过综合评分选择趋势稳定且收益高的ETF进行持有。
糊涂学士 - 故乡已远，前路漫漫； 不赌命运，只赌规则； 不追暴涨，只赚复利； 普通人最好的出路， 是把自己变成一家不断成长的公司， 而股市，只是你价值变现的地方。
-0.92% -1.29% 100% ETF大饼
[交易回顾]
本周没有太多操作，周五下午基于ETF的动量变化做了计划内的调仓，目前主要持有可转债ETF、中证2000ETF等。
最近还是学习为主，下载了一些轮动量化的代码，学习一下，争取早日弄明白以下问题：
1、ETF候选池的筛选规则
— 是基于哪些因子筛选出的ETF池子？
— 不同ETF风格差异极大，宽基和行业ETF是如何考量的，为什么选择这些ETF，不考虑其他的ETF？
— 这些ETF和投资者的投资风格的关系是什么？
— 需要详细了解ETF的持仓细节和基金经理的风格吗？
2、在候选池确定下来的前提下，目前主流的ETF轮动策略主要有哪些，轮动主要是基于哪些因子进行决策
— 为什么会考虑这些因子，为什么不考虑其他因子？
— 策略的回测情况是怎么样的？
— 策略中包含哪些止损因子？
上周六、周日都出去city walk，每天走六七公里，深圳这个季节不冷不热，这个时间点的风铃木开得太好了，值得记录下，家附近拍的风铃木
今天及明天应该也都会出去走走！
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赞同来自: 文撕墨客
-2.98% -0.35% 100% ETF大饼
上周末梳理出来的本周重点关注ETF列表如下：
黄金ETF
中证2000ETF
可转债ETF
有色金属ETF/稀有金属ETF
卫星产业ETF
【交易回顾】
本周周一周二主要是在中证2000ETF、可转债ETF上操作，周四入手了稀有金属ETF，然后就翻车了*，在稀有金属ETF上栽了个大跟头，操作有点进退失据，利润回吐，这个回撤不可谓小，不过塞翁失马焉知非福，有些交易中的底线是需要在慢慢操作中建立起来的。
1、「止损原则」——为每笔交易需要设置止损点，这样你就有了下限，当市场风格切换时，不至于下限太差；
2、「右侧交易原则」——之前的很多交易都是凭主观判断就入手了，也没有每笔交易都使用条件单，最近在学习量化中的一些策略，我看一些交易策略中的买入信号就是右侧交易中的趋势确立的信号，希望通过学习这些策略来识别一些交易信号，让自己进退有据；
【神奇AI】
最近在搜集别人的策略的过程中，有的时候会需要将图片中的代码转换为真实的代码，试用了豆包、元宝、千问、Deepseek，感觉豆包在这一块的处理能力遥遥领先，AI的进步真是神速！目前我的工作中需要大量的使用AI工具，我也基于一些已有的AI工具做了一些加工和包装，让其自动帮助我完成了很多工作，我感觉如果你可以越来越快、越来越深入的掌握AI，你就可以比别人跑得更快一步。
糊涂学士 - 故乡已远，前路漫漫； 不赌命运，只赌规则； 不追暴涨，只赚复利； 普通人最好的出路， 是把自己变成一家不断成长的公司， 而股市，只是你价值变现的地方。
赞同来自: 文撕墨客
0.52% 2.63% 60% ETF小饼
上周末梳理出来的本周重点关注ETF列表如下：
中证红利质量ETF
红利低波100ETF
纳指ETF
卫星产业ETF
沪深300ETF
黄金ETF
重点关注个股有：
盛屯矿业
信达证券
盛美上海
周一买入中证2000ETF、中证红利质量ETF、卫星产业ETF；
周二卫星产业ETF出现了剧烈波动，盘中最大跌幅6%，选择卖出卫星产业，至于周五卫星产业ETF大涨10%就与我无关了；
周二买入黄金ETF，周三卖出；
总体来看，上周末的筛选没问题，但操作过于频繁，后续需降低操作频率，安心持有，每周轮动下。
糊涂学士 - 故乡已远，前路漫漫； 不赌命运，只赌规则； 不追暴涨，只赚复利； 普通人最好的出路， 是把自己变成一家不断成长的公司， 而股市，只是你价值变现的地方。
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赞同来自: iamkhan
0.63% 2.13% 60% ETF小饼
多向别人请教。
今天带小朋友和两个朋友一家去海边野炊，这两个朋友是我的研究生同学，我们是同一个导师，学生时期相处默契，工作后大家也留在了读书的城市，住得也不算远，偶尔会有小聚，小朋友们虽然见面不算太多，但也都耍得开心，一起赶海捡小螃蟹，一起海边玩沙子，玩得不亦乐乎，三家人一起野炊，一起吃吃喝喝。两个朋友，一个一直坚持在创业，一个最开始和我做同一类型的工作，后来慢慢转行做智能驾驶算法相关的工作，都很踏实，他们身上有许多值得我学习的地方，同他们唠唠嗑，真好。
学生时代、工作时代我也是算是自驱力比较强的，几年前无意间来到集思录，但对投资一直都没有挂在心上，但我有慢慢开始深入看很多老师的帖子，与其说有些老师的投资思路吸引了我，倒不如说很多老师对待生活的态度、对待生活的哲学更让我痴迷，看这些老师的帖子，越来越觉得这是个有血有肉的社区，感觉也真好。跟随着这些老师的脚步，希望可以多一些对生活的理解，如果也有幸学到了一些投资思路，那就更好了！
糊涂学士 - 故乡已远，前路漫漫； 不赌命运，只赌规则； 不追暴涨，只赚复利； 普通人最好的出路， 是把自己变成一家不断成长的公司， 而股市，只是你价值变现的地方。
1.47% 1.47% 30% 黄金ETF
本周的A股很强势，上证指数出现了罕见的十六连阳，我的操作有点乱，不过没关系，慢慢来，感受市场的波动。
京公网安备 11010802031449号