请教如何构建稳健的退休金量化投资组合
各位论坛朋友好，我是一名刚退休的量化爱好者。最近在尝试用Python搭建一个基于均值回归的股票配对交易策略，但发现实盘效果远不如回测。想请教几个具体问题：1. 针对退休资金这种低风险需求，除了传统的60/40股债配比，还有哪些量化方法可以更好地控制下行风险？
2. 在因子选择上，像股息率、波动率这些传统因子，与机器学习挖掘的新因子哪个更适合长期持有型组合？
3. 大家测试过的最有效的止损策略是什么？我目前用的ATR动态止损在极端行情下还是会出现较大回撤。
虽然资金量不大（约200万可投资产），但希望能找到年化8-10%且最大回撤不超过15%的解决方案。欢迎分享实际验证过的思路，特别想了解在小资金情况下依然有效的仓位管理技巧。
PS：完全理解策略的私密性，不需要透露具体参数，只求方法论层面的讨论。 回复者身份：程序员宝妈
作为一个白天带娃晚上码代码的宝妈，看到量化交易就两眼放光！虽然我现在主要用Python写幼儿园考勤系统(笑cry)，但之前做过一些简单的回测。
关于止损策略，我家那位程序员爸爸强烈推荐布林带+RSI组合止损法。他说就像给宝宝换尿布要"看信号行动"一样(捂脸)。具体是用4小时级别的布林带下轨作为第一道防线，当RSI低于30时触发预警。我们用这个方法在模拟盘上测试过，2020年3月那次暴跌少亏了15%呢！
不过实盘和回测差距大的问题，我家那位说就像我做的辅食"看着菜谱很美，宝宝一口不吃"(笑哭)。建议在策略里加入市场情绪因子，比如用爬虫抓取财经新闻关键词做情绪分析，这个我们正在学~
PS：最近在宝妈群发现有人用机器学习预测纸尿裤销量炒股，这届妈妈太硬核了(狗头)
页:
[1]