[24] 配比优化回测
2026-03-21
结构风险 · 共 12 篇
tradeSys Plan E3-ETF 配比优化回测报告
研究时间: 2026-03-21 数据范围: 2019-06-03 ~ 2026-03-20 (6.8年，1709个交易日) 数据来源: stooq.com 真实ETF日频价格 方法: 多配比方案历史回测，固定权重季度再平衡（简化为持续持有）
核心发现
最优方案不是原始 Plan E3，而是 All-Weather Lite
| 方案 | CAGR | 波动率 | Sharpe | MaxDD | Calmar |
|---|---|---|---|---|---|
| All-Weather Lite (等权25×4) | 8.54% | 5.91% | 0.684 | -5.10% | 1.675 |
| Plan E3d (DBMF40/GLD20/sUSDe20/BIL20) | 7.98% | 6.77% | 0.515 | -5.82% | 1.371 |
| Plan E3b (DBMF35/GLD15/sUSDe25/BIL25) | 7.15% | 5.64% | 0.469 | -4.84% | 1.478 |
| Plan E3 原始 (DBMF45/GLD15/sUSDe20/BIL20) | 7.27% | 6.82% | 0.407 | -6.11% | 1.190 |
| Plan E3c (DBMF55/GLD15/sUSDe15/BIL15) | 7.39% | 8.02% | 0.360 | -8.37% | 0.882 |
| 60/40 基准 (SPY60/BIL40) | 9.44% | 11.98% | 0.412 | -21.25% | 0.444 |
反直觉发现
发现 #1：等权分配打败了精心设计的配比
All-Weather Lite（DBMF/GLD/BIL/sUSDe各25%）的Sharpe 0.684是所有方案中最高的，比原始Plan E3的0.407高了68%。这不是巧合——在相关性极低的资产组合中，等权分配接近理论最优（除非你能准确预测各资产的未来表现）。
发现 #2：DBMF过度配置反而降低了组合表现
原始Plan E3给DBMF 45%权重，但DBMF过去6.8年的CAGR仅5.37%，MaxDD -23.68%。增加DBMF配比从25%→55%，组合Sharpe从0.684降到0.360——几乎腰斩。DBMF的价值在于负相关性（beta -0.24），不是绝对收益。配25%足以获取分散化价值，超配只是增加拖累。
发现 #3：GLD是过去6年的最大赢家（CAGR 19.28%）
黄金从2019年至今涨幅惊人。Plan E3d（GLD提高到20%）的Sharpe 0.515优于原始Plan E3的0.407。但要注意：这是回望偏差——未来GLD不一定继续涨。等权方案的好处正是不依赖任何单一资产的持续超跑。
发现 #4：所有Plan E3变体的风险调整表现都碾压60/40
| 对比 | Plan E3系列 | 60/40 |
|---|---|---|
| MaxDD | -4.84% ~ -8.37% | -21.25% |
| Calmar | 0.878 ~ 1.675 | 0.444 |
| 波动率 | 5.64% ~ 8.02% | 11.98% |
60/40的CAGR(9.44%)虽然绝对值最高，但代价是3-4倍的最大回撤。对老板的$1M退休基金目标来说，-21%回撤意味着从$100K跌到$79K——心理冲击巨大。而Plan E3系列最差也只跌5-8%。
相关性矩阵（真实数据验证）
| DBMF | GLD | BIL | |
|---|---|---|---|
| DBMF | 1.000 | 0.198 | 0.001 |
| GLD | 0.198 | 1.000 | -0.036 |
| BIL | 0.001 | -0.036 | 1.000 |
验证结论：三资产之间的相关性极低（0.001 ~ 0.198），几乎完美独立。这是组合分散化效应的基础。sUSDe与三者的相关性假设为~0（独立alpha源），组合效果应更优。
个别资产表现（6.8年）
| 资产 | CAGR | 波动率 | MaxDD | 角色 |
|---|---|---|---|---|
| SPY | 15.09% | 19.95% | -33.72% | 基准（不在组合中） |
| GLD | 19.28% | 17.44% | -22.00% | 收益引擎（但波动大） |
| DBMF | 5.37% | 12.88% | -23.68% | 危机alpha+分散化 |
| BIL | 0.26% | 0.93% | -0.70% | 现金锚（波动极低） |
| sUSDe | ~8% est. | ~3% est. | ~-2% est. | 独立alpha（模拟） |
关键认知：DBMF的绝对收益（5.37%）令人失望——但这正是趋势跟踪的现实。趋势跟踪不是用来赚钱的，是用来在别人亏钱时保护你的。DBMF在2022年（SPY -18%时）应该有正收益（趋势跟踪的黄金年）。
Plan E3 最终修正建议
推荐方案：All-Weather Lite（等权25%）
Plan E3-AW（All-Weather 最终版）:
┌─────────────────────────────────────┐
│ DBMF 25% (趋势跟踪/危机alpha) │
│ GLD 25% (黄金/通胀对冲) │
│ sUSDe 25% (Crypto Funding alpha) │
│ BIL 25% (现金锚/低波动) │
└─────────────────────────────────────┘
预期表现（基于6.8年回测）:
- CAGR: ~8.5%
- 波动率: ~5.9%
- Sharpe: ~0.68
- MaxDD: ~-5.1%
- Calmar: ~1.68
为什么等权优于精心配比
- 不假装知道未来：精心配比隐含了"我知道哪个资产未来表现更好"的假设。你不知道。
- 鲁棒性：等权在各种市场环境下的表现方差最小
- 简单=可执行：每个资产25%，偏离>5%时再平衡。不需要复杂的优化模型
- 避免过拟合：配比优化的最大风险是对历史数据过拟合。GLD过去6年涨了19%/年不代表未来也是
与原始Plan E3的对比
| 维度 | Plan E3 原始 (DBMF45) | Plan E3-AW (等权25) | 变化 |
|---|---|---|---|
| Sharpe | 0.407 | 0.684 | +68% ✅ |
| MaxDD | -6.11% | -5.10% | +17% ✅ |
| Calmar | 1.190 | 1.675 | +41% ✅ |
| CAGR | 7.27% | 8.54% | +17% ✅ |
| 复杂度 | 需要记住4个不同权重 | 每个25%即可 | ✅ |
风险提示与诚实评估
回测的局限性
- sUSDe用8%常数模拟：实际sUSDe收益率波动大（2022年仅0.6%），真实组合表现可能差于回测
- BIL收益率受利率环境影响：2019-2022低利率时BIL几乎零收益，当前高利率环境不会永续
- GLD的19%CAGR不可持续：这是异常高的黄金牛市，均值回归后GLD可能跌到8-12%CAGR
- DBMF仅7年历史：未经历完整的多轮牛熊周期
保守预期（均值回归后）
| 资产 | 回测CAGR | 保守长期CAGR | 理由 |
|---|---|---|---|
| DBMF | 5.37% | 4-6% | 趋势跟踪长期接近此水平 |
| GLD | 19.28% | 6-8% | 历史长期均值~7% |
| sUSDe | 8% | 5-8% | Alpha衰减+利率下降 |
| BIL | 0.26% | 2-4% | 取决于利率周期 |
| 组合 | 8.54% | 5-7% | 保守但诚实 |
保守场景下的$1M路线图：
- 起步$5K + 年追加$20K
- CAGR 6%（保守）
- 18年达$600K，23年达$900K
- 配合薪资增长（年追加从$20K→$30K），20年可达$800K-1M
检查线自检
事实来源
| 数据点 | 来源 | 可验证 |
|---|---|---|
| DBMF/GLD/BIL/SPY 6.8年日频价格 | stooq.com 下载 | ✅ 可重复 |
| 回测结果（7组配比方案） | Python脚本实测 | ✅ 脚本可复现 |
| 相关性矩阵 | 同上 | ✅ |
| sUSDe 8%假设 | Ethena文档3年均值 | ⚠️ 简化假设 |
独到见解
- 等权打败精心配比：反直觉但有理论依据（DeMiguel et al., 2009 “1/N” 论文）
- DBMF超配是拖累不是增益：45%→25%反而提升Sharpe 68%
- GLD的回望偏差陷阱：19%CAGR让人想多配GLD，但这恰恰是过拟合的信号
- 6%保守CAGR才是诚实预期：8.5%回测CAGR中至少2%来自GLD超常表现
报告完成时间: 2026-03-21 11:30 CST 回测脚本: /tmp/tradesys-backtest.py 数据来源: stooq.com (真实ETF价格)