设计：周频动量 ETF 轮动 + 多层风控

2026-06-24。每周一调仓，全市场 ETF 池，风险调整动量选股 + 四层风控。仅研究学习，不构成投资建议。

1. 目标与总览

每周一在全市场流动性 top-N 的 ETF 里，用风险调整动量选最强的 ≤10 只、风险平价分仓；再叠四层风控，趋势走坏时逐级降险直至空仓避险，余额转入避险 sleeve（债券/货币 ETF）。

信号全部用上一交易日（上周五）收盘前数据，周一收盘执行，无未来函数。

上周五收盘数据
[0] 池子(PIT)    全市场场内ETF → 名称分类 → 成交额top-N → 近63日日均成交额>门槛
[1] 进攻·相对动量  score = 过去L日收益 / 过去L日波动 (跳过近skip日)
[2] 选择          全池降序取 top-10，同类别最多 cap 只 → 候选篮子
[3] 风控A·趋势过滤  剔除 score≤0 或 价<200日线 → 幸存篮子(可能<10，甚至0)
[4] 仓位·风险平价  幸存标的 risk_parity_weights 定权(单只上限) → 进攻权重
[5] 风控B·波动率目标  σ_p=组合近期波动 → scale=min(1, σ_target/σ_p)，进攻权重整体×scale
[6] 风控C·回撤熔断  策略净值回撤>10% → 强制最低仓位，直到趋势过滤(市场)重新转正才回场
余额(1−进攻仓位) → 避险sleeve：动量最高且>0的债券ETF，否则货币ETF/现金
→ run_rebalance_backtest（整手/佣金/weight-band/sweep_code）

四层风控各管一个失效模式：A 系统性熊市（整体撤离）、B 波动放大（降仓）、C 尾部黑天鹅（硬熔断）、风险平价（单标的不主导组合风险）。

2. 定稿决策

• 风控 B：连续波动率目标（非二元 risk-on/off）。scale = min(1, σ_target/σ_p)，不加杠杆（上限 1）。
• 风控 C：熔断阈值 −10%；触发后强制避险，等趋势过滤重新转正（市场基准价 > 200 日线）才回场——不是固定冷却周数。
• 进攻：风险调整动量（收益/波动）。持仓 top-10 + 每类 cap 只。权重风险平价。
• 池子：全市场动态池（成交额 top-N，复用 build_universe_all）。
• 节奏：每周一（自然周首个交易日，休市顺延）。

3. 模块与接口

新建 src/quant/strategy/momentum_rotation.py（纯函数，3.8 安全，可单测）

• risk_adjusted_momentum(prices, asof, lookback=60, skip=5) -> Series 每列：窗口内日收益均值 / 日收益标准差（类 Sharpe 动量），跳过近 skip 日。
• select_top_capped(scores, categories, n=10, cap=2) -> list[str] 按分降序取至 n，单类别不超过 cap。
• trend_filter(prices, asof, candidates, scores, ma_window=200) -> list[str] 保留 score>0 且 price[asof] > MA(ma_window) 的标的（绝对动量 + 均线）。
• vol_target_scale(weights, returns, asof, target_vol, vol_window=60, max_leverage=1.0) -> float 用近期协方差算组合年化波动 σ_p；min(max_leverage, target_vol/σ_p)。
• class CircuitBreaker(threshold=0.10)：状态机。 step(nav, regime_on) -> defensive: bool。维护净值高点；回撤≤−threshold→tripped； tripped 且 regime_on→解除；返回是否强制避险。
• class MomentumRotationStrategy：持有 config + 熔断状态，__call__(date, nav) -> {code: weight}， 组合上面各层 + risk_parity_weights + 避险 sleeve 选择。

复用

run_rebalance_backtest、risk_parity_weights、build_universe_all+_categorize、 AShareCostModel/涨跌停、metrics、TushareFundSource。

小改 src/quant/backtest/portfolio.py

run_rebalance_backtest 让 weight_fn 可选接收当前净值：若其签名参数 ≥2，则调用 weight_fn(date, nav_now)，否则保持 weight_fn(date)。向后兼容（现有月度脚本不受影响）， 以便熔断层读到策略自身回撤。

新建 scripts/run_momentum_rotation.py

取数(全市场ETF) → 每周一调仓日 → 跑策略 → 消融(完整四层 / 仅相对动量 / 逐层开关) → 基准(沪深300买入持有、全池等权) → 指标 + 净值/回撤/仓位暴露图 + 报告。

4. 参数默认（全部可配）

参数	默认
动量回看 L / 跳过 skip	60 / 5 交易日
波动窗口	60 日
池规模 / 流动性门槛	成交额 top-100 / 近63日日均>3000万
持仓数 / 类内上限	10 / 2
风险平价权重界	[5%, 20%]
趋势过滤	score>0 且 价>200日线
波动率目标	年化 11%
熔断 / 回场	−10% / 市场基准>200日线
成本 / 换手带	佣金万三、无印花、weight-band 1%

5. 回测与验证

• 消融：完整四层 vs 仅相对动量 vs 逐层开关，量化每层贡献。
• 基准：沪深300 买入持有 + 全池等权。
• 指标：年化/波动/夏普/最大回撤/换手/在场率（% 周处于进攻）。
• 产出：净值图 + 回撤图 + 仓位暴露时序图。
• 单测：逐层纯函数 + 熔断状态机（合成数据，3.8 本地可跑）。

6. 非目标（YAGNI）

不做：日内/分钟级、加杠杆（vol target 上限 1）、个股、机器学习信号、实盘下单对接。