这是一个基于动量因子+动态止损的ETF轮动策略，让我详细解析其原理：

1. 策略核心思想
资产配置理念
分散投资：选择4类不同风险属性的ETF

黄金ETF（大宗商品）- 避险资产

纳指100ETF（海外资产）- 全球化配置

创业板100ETF（成长股）- 高风险高收益

上证180ETF（价值股）- 稳健蓝筹

轮动逻辑：始终持有当前动量最强的ETF，实现"强者恒强"

2. 动量因子计算（核心算法）
动量评分机制
python
# 关键指标计算：
1. 对数价格序列：y = np.log(df.close)
2. 时间序列：x = np.arange(df.log.size)
3. 线性回归：slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1)
4. 年化收益：math.pow(math.exp(slope), 250) - 1
5. 判定系数R²：衡量趋势稳定性
6. 最终得分 = 年化收益 × R²
动量因子优势
年化收益：捕捉价格趋势方向

R²判定系数：过滤噪音，确保趋势质量

综合评分：既要有涨幅，也要有稳定的趋势线

3. 双层风控体系
第一层：持有期止损
python
def evaluate_etf_worth(m_etf, is_hold=1):
    # 对于已持仓的ETF：
    cur2yes = cur_p/g.etf_info[m_etf][-2]  # 当日涨跌幅
    if cur2yes <= 0.96:  # 单日下跌4%立即止损
        is_worth = 0
第二层：买入前筛选
python
# 对于候选买入的ETF：
cur_p >= np.mean(g.etf_info[m_etf][-4:])  # 价格高于4日均线
4. 交易决策流程
决策树逻辑：
计算动量排名 → 选出最优ETF

检查当前持仓 → 判断是否需要卖出

双层风控验证 → 确保买入质量

执行调仓操作 → 完成轮动

卖出条件（满足任一）：
动量排名不再是第一

单日跌幅超过4%（硬止损）

调仓至新的动量冠军

买入条件（全部满足）：
动量排名第一

价格在4日均线之上

不是刚卖出的ETF（避免频繁交易）

5. 策略特点分析
优势：
趋势跟踪：抓住强势资产的主升浪

严格风控：4%硬止损控制最大回撤

分散风险：跨市场、跨资产类别配置

量化决策：避免情绪化交易

风险控制亮点：
硬止损：单日大跌立即离场

软止损：跌破均线不买入

动量过滤：只做趋势明确的品种

轮动机制：永远站在强势一方

6. 策略改进空间
可能的优化方向：
参数优化：25日动量周期、4日均线参数

仓位管理：当前全仓单品种，可考虑分仓

止损优化：结合波动率调整止损阈值

择时增强：加入市场状态判断

这个策略本质是动量趋势跟踪+严格风控的组合，通过量化方法在多个资产间不断切换到表现最好的品种，同时用严格的止损保护本金，适合趋势明显的市场环境。