QQQ/SPY 动量轮动策略研究报告_展会资讯_资讯

QQQ/SPY 动量轮动策略研究报告

1. 摘要结论

推荐策略：DualMom-B (QQQ/SPY/CASH)

月频调仓，年均交易 2.5 次
27 年全样本（1999-2026）：CAGR 9.07%，最大回撤 -32.14%，Calmar 0.28（全策略最优）
当前信号（2026-05-11）：持有 QQQ（risk-on，QQQ 12m 强于 SPY）
A 股执行：513100（纳指100）/ 513500（标普500）/ 货币基金

适用对象： 长期投资纳指/标普的 A 股场内基金投资者，希望在保留大部分上涨收益的同时，将极端回撤从 -83% 控制到 -32% 以内。

核心权衡： 在牛市中注定跑输 Buy & Hold（持仓占比 73%，非 100%），换取的是灾难性回撤减半和更稳定的长期风险调整收益。

2. 研究背景与问题

本研究起源于一个实际投资问题：作为 A 股场内基金投资者，如何系统性地投资纳指100 ETF（513100）？

研究路径经历了以下演进：

起点
：RelStrength 策略（SPY 12m > 0 且 QQQ 12m > SPY 12m 时持有 513100，否则现金）
扩展
：Dual Momentum Full（QQQ 强持 513100，SPY 强持 513500，都弱持现金）
发现
：A 股 ETF 短样本（5 年）不足以支撑决策，需要用美股长期数据验证信号逻辑
最终
：用 QQQ/SPY 27 年数据对比四种策略，确定 DualMom-B 为最优方案

核心问题：

纯 Buy & Hold 的 -83% 回撤是否可接受？
SMA225 趋势过滤是否值得其 whipsaw 代价？
月频动量轮动能否在控制回撤的同时保留足够收益？
最终选择的策略能否在 A 股 ETF 上落地执行？

3. 数据与回测方法

数据源

资产	起始日	结束日	样本数	来源
QQQ	1999-03-10	2026-05-11	6,835	yfinance, auto_adjust=True
SPY	1998-01-02	2026-05-11	7,132	yfinance, auto_adjust=True

数据存储于 ../history_data/normalized/ 目录，由 history_data 项目统一管理。

回测方法

信号生成
：月末最后一个交易日收盘价
执行模型
：次月第一个交易日开盘执行（Next Open）
交易成本
：本报告主表未显式扣除（月频策略年均 2-3 次交易，单次万3佣金+5bps滑点，年化影响 < 0.1%）
窗口划分
：全样本（1999+）、2014+、2020+、2022+
风险指标
：CAGR、最大回撤、Sharpe（年化，rf=0）、Calmar（CAGR/|MaxDD|）

覆盖的市场周期

周期	时间	QQQ 回撤	性质
互联网泡沫	2000-2002	-83%	持续性深熊
金融危机	2008	-42%	系统性崩盘
COVID 闪崩	2020.02-03	-28%	V 型快速崩盘
加息熊市	2022	-35%	持续性熊市
关税冲击	2025.04	-20%	事件驱动回调

4. 策略定义

Buy & Hold QQQ

始终持有 QQQ，完全接受权益类资产的回撤，以换取对纳指成长行情的最大参与度。

SMA225 + CASH

日频趋势过滤。QQQ 收盘价高于 225 日均线时持有 QQQ，否则持有现金（零收益）。信号当日生成，次日开盘执行。

RelStrength: QQQ/SPY/CASH

月频相对强度过滤。仅当 SPY 过去 12 个月收益为正且 QQQ 过去 12 个月收益严格大于 SPY 时才持有 QQQ，否则持有现金。SPY 只作为信号基准，不参与持仓。

DualMom-B: QQQ/SPY/CASH

月频双资产轮动。两层决策：

趋势过滤
：QQQ 月末收盘 > SMA225 → risk-on；否则 → CASH
相对强弱
：risk-on 时，比较 QQQ 和 SPY 过去 12 个月收益，持有更强者

信号编码：1.0 = QQQ，0.5 = SPY，0.0 = CASH

5. 主结果对比

全样本 1999-2026（27 年）

策略	CAGR	MaxDD	Sharpe	Calmar	交易次数	年均交易	持仓占比
Buy & Hold QQQ	10.90%	-82.96%	0.52	0.13	1	0	100.0%
SMA225 + CASH (C2C)	9.80%	-45.86%	0.63	0.21	165	6.1	73.9%
SMA225 + CASH (Next Open)	9.19%	-51.61%	0.60	0.18	165	6.1	73.9%
RelStrength: QQQ/SPY/CASH	5.97%	-41.60%	0.43	0.14	43	1.6	56.0%
DualMom-B: QQQ/SPY/CASH	9.07%	-32.14%	0.60	0.28	66	2.5	72.8%

2014 至今（12 年）

策略	CAGR	MaxDD	Sharpe	Calmar	交易次数	持仓占比
Buy & Hold QQQ	19.53%	-35.12%	0.94	0.56	1	100.0%
SMA225 + CASH (C2C)	13.78%	-24.61%	0.88	0.56	67	82.7%
SMA225 + CASH (Next Open)	12.58%	-28.54%	0.80	0.44	67	82.7%
RelStrength: QQQ/SPY/CASH	11.86%	-35.10%	0.77	0.34	27	63.7%
DualMom-B: QQQ/SPY/CASH	13.05%	-28.56%	0.80	0.46	36	81.0%

2020 至今（6 年）

策略	CAGR	MaxDD	Sharpe	Calmar	交易次数	持仓占比
Buy & Hold QQQ	21.44%	-35.12%	0.90	0.61	1	100.0%
SMA225 + CASH (C2C)	16.35%	-24.61%	1.04	0.66	27	77.8%
SMA225 + CASH (Next Open)	16.13%	-26.91%	1.03	0.60	27	77.8%
RelStrength: QQQ/SPY/CASH	17.07%	-13.56%	1.31	1.26	11	53.1%
DualMom-B: QQQ/SPY/CASH	15.14%	-13.56%	1.03	1.12	17	76.6%

2022 至今（4 年）

策略	CAGR	MaxDD	Sharpe	Calmar	交易次数	持仓占比
Buy & Hold QQQ	14.87%	-34.83%	0.71	0.43	1	100.0%
SMA225 + CASH (C2C)	22.72%	-13.56%	1.34	1.68	17	88.2%
SMA225 + CASH (Next Open)	23.09%	-14.05%	1.36	1.64	17	88.2%
RelStrength: QQQ/SPY/CASH	20.45%	-13.56%	1.48	1.51	7	60.3%
DualMom-B: QQQ/SPY/CASH	19.19%	-13.56%	1.22	1.42	11	85.1%

各周期 Calmar 排名

排名	全样本 27 年	2014+	2020+	2022+
1	DualMom-B (0.28)	B&H (0.56)	RelStrength (1.26)	SMA225 C2C (1.68)
2	SMA225 C2C (0.21)	SMA225 C2C (0.56)	DualMom-B (1.12)	SMA225 NOpen (1.64)
3	SMA225 NOpen (0.18)	DualMom-B (0.46)	SMA225 C2C (0.66)	RelStrength (1.51)
4	RelStrength (0.14)	SMA225 NOpen (0.44)	B&H (0.61)	DualMom-B (1.42)
5	B&H (0.13)	RelStrength (0.34)	SMA225 NOpen (0.60)	B&H (0.43)

6. 参数稳健性分析

6.1 信号频率

在本样本下，两个策略均为月频表现最稳健：

DualMom-B 频率对比（全样本）：

频率	CAGR	MaxDD	Sharpe	Calmar	年均交易
日频	8.06%	-44.48%	0.57	0.18	11.4
周频	7.99%	-37.98%	0.55	0.21	5.8
月频	9.04%	-33.10%	0.60	0.27	2.5

SMA225 + CASH 频率对比（全样本）：

频率	CAGR	MaxDD	Sharpe	Calmar	年均交易
日频	9.59%	-45.86%	0.63	0.21	6.3
周频	9.34%	-40.46%	0.61	0.23	3.2
月频	9.65%	-36.46%	0.61	0.26	1.6

原因：频率越高，均线附近的 whipsaw 越严重。月频天然过滤日内/周内噪音，避免假突破导致的反复切换。

6.2 动量回看期

DualMom-B 月频，不同 lookback（全样本）：

回看期	CAGR	MaxDD	Sharpe	Calmar	年均交易
3m	8.83%	-36.46%	0.59	0.24	3.3
6m	9.69%	-36.46%	0.63	0.27	2.9
9m	8.43%	-36.46%	0.55	0.23	2.6
12m	9.04%	-33.10%	0.60	0.27	2.5
6+12m 均值	9.24%	-36.46%	0.60	0.25	2.4

近期窗口（2014+/2020+/2022+）：12m 全面优于 6m：

窗口	6m CAGR	12m CAGR	6m Calmar	12m Calmar
2014+	13.31%	14.24%	0.47	0.50
2020+	15.40%	17.23%	0.54	0.60
2022+	10.33%	12.74%	0.68	0.94

结论：在本样本下，12m 更稳健。全样本 Calmar 与 6m 并列（0.27），但近期窗口全面占优。12m 也是学术文献中动量因子的标准回看期（Jegadeesh & Titman 1993），不存在过拟合嫌疑。集成方案（6+12m 均值等）未带来显著改善。

7. 关键年份归因

年份	DualMom-B	Buy & Hold	主要持仓	归因
2000	-14.42%	-35.54%	QQQ 54%, SPY 18%, CASH 27%	泡沫初期部分切到 SPY/CASH，减少损失
2001	0.00%	-33.34%	CASH 100%	完全空仓，躲过持续下跌
2002	0.00%	-37.37%	CASH 100%	继续空仓，保护本金
2003	+30.61%	+49.67%	QQQ 59%, CASH 33%	反弹初期信号滞后，错过部分涨幅
2008	-19.38%	-41.73%	CASH 84%	大部分时间空仓，回撤减半
2009	+26.21%	+54.68%	QQQ 59%, CASH 41%	反弹信号滞后，只吃到后半段
2018	+9.63%	-0.13%	QQQ 84%	年末暴跌前已部分离场
2022	-8.07%	-32.58%	CASH 84%	快速识别熊市，大部分时间空仓
2023	+34.50%	+54.86%	QQQ 67%, SPY 17%	反弹信号滞后约 5 个月

策略保护最强的年份：2001（+33%）、2002（+37%）、2008（+22%）、2022（+25%）——均为持续性熊市。

策略拖累最大的年份：2010（-23%）、2019（-30%）、2020（-19%）——均为 V 型反弹或单边牛市，月频信号来不及跟上。

8. 与旧报告/旧 RelStrength 结论的差异

本研究过程中，结论经历了多次修正。以下解释各阶段差异的原因：

8.1 旧 Codex 报告 vs 本报告

维度	旧 Codex 报告	本报告
最优策略	Dual Momentum Risk-On B (QQQ/SPY/TLT/CASH)	DualMom-B (QQQ/SPY/CASH)
防御资产	TLT（长期美债）+ CASH	纯 CASH
数据源	yfinance 直接下载	history_data 项目统一管理
样本期	2003-2026（TLT 上市后）	1999-2026（QQQ 上市后）
旧报告 CAGR	13.40%	本报告 9.07%

差异原因：

TLT 防御腿
：旧报告的 Risk-On B 在 risk-off 时持有 TLT 或 CASH 中更强者。TLT 在 2003-2019 的多次衰退中提供了正收益，显著提升了 CAGR。本报告不含 TLT，因为 A 股场内没有好的长期美债 ETF 替代品。
样本起点
：旧报告从 2003 年开始（TLT 上市后），错过了 2000-2002 互联网泡沫。本报告从 1999 年开始，包含了 QQQ -83% 的极端事件。
策略口径
：旧报告的 risk-on 判断用 SPY 12m > 0；本报告用 QQQ > SMA225。两者在大多数时间一致，但在边界情况有差异。

8.2 早期 A 股 RelStrength 结论 vs 本报告

早期在 A 股 ETF 上测试 RelStrength 时，得到了 22.73% CAGR / -17.92% MaxDD 的亮眼结果。但这个结论有严重的样本局限：

样本期仅 2021-2026（5.3 年），只包含一个完整熊市周期
用 27 年美股数据验证后，RelStrength 全样本 CAGR 仅 5.97%，Calmar 仅 0.14
它的优势集中在 2020+ 窗口，不具备长期普适性

结论：短样本的高收益不能作为策略选择依据。 必须用覆盖多个完整周期的长数据验证。

9. A 股 ETF 执行映射

9.1 标的对应

信号	美股标的	A 股 ETF	代码	管理人
QQQ	Invesco QQQ Trust	国泰纳指100	513100	国泰基金
SPY	SPDR S&P 500	博时标普500	513500	博时基金
CASH	零收益	银华日利	511880	银华基金

9.2 跟踪误差

513100 vs QQQ 年度收益对比：

年份	513100	QQQ	差异
2021	+23.79%	+29.24%	-5.45%
2022	-26.10%	-33.22%	+7.12%
2023	+50.50%	+55.91%	-5.41%
2024	+34.63%	+27.74%	+6.89%
2025	+15.89%	+21.01%	-5.12%

513500 vs SPY 年度收益对比：

年份	513500	SPY	差异
2021	+26.27%	+30.51%	-4.23%
2022	-13.36%	-18.65%	+5.29%
2023	+28.24%	+26.71%	+1.53%
2024	+34.54%	+25.59%	+8.95%
2025	+11.41%	+18.01%	-6.60%

年度跟踪误差在 +/-5~9% 之间波动，主要来源：

汇率波动
：人民币升值时 A 股 ETF 跑输，贬值时跑赢
QDII 溢价/折价
：场内价格可能偏离净值
申赎限制
：部分时段暂停申购，导致溢价扩大

9.3 执行注意事项

限购风险
：QDII 额度紧张时可能暂停申购，需提前关注公告
溢价风险
：场内价格 > 净值时买入相当于多付成本，建议溢价 > 3% 时等待
交易成本
：ETF 场内交易佣金万3左右，月频调仓年化成本 < 0.1%
份额折算
：513100 有 5:1 折算（2022-01-13），513500 有 2:1 折算（2022-03-29），使用复权价格计算收益

10. 当前信号与月度执行规则

10.1 当前信号状态（2026-05-11）

指标	数值
QQQ 收盘价	713.29
QQQ SMA225	600.50
QQQ > SMA225	是（risk-on）
SPY 12m 收益	+26.87%
QQQ 12m 收益	+38.07%
QQQ 12m > SPY 12m	是
当前持仓	QQQ（513100）

10.2 最近信号变化

日期	信号	持仓	触发原因
2025-04-01	0.0	CASH	QQQ 跌破 SMA225（关税冲击）
2025-06-03	1.0	QQQ	QQQ 回升至 SMA225 上方，且 QQQ 12m > SPY
2026-04-01	0.0	CASH	QQQ 再次跌破 SMA225
2026-05-01	1.0	QQQ	QQQ 回升，QQQ 12m 仍强于 SPY

10.3 月度执行流程

每月最后一个交易日收盘后：

获取 QQQ 收盘价和 225 日均线
判断 risk-on/off
：QQQ 收盘 > SMA225？

否 → 次月第一个交易日开盘卖出，全部转入货币基金（511880）
是 → 进入步骤 3

判断相对强弱
：计算 QQQ 和 SPY 过去 12 个月收益

QQQ 12m > SPY 12m → 持有 513100（纳指100）
QQQ 12m ≤ SPY 12m → 持有 513500（标普500）

如果持仓需要变化，次月第一个交易日开盘执行

10.4 异常情况处理

ETF 暂停申购
：如果目标 ETF 限购，暂时持有货币基金，待恢复后再买入
高溢价
：如果场内溢价 > 3%，可等待 1-2 天观察是否回落
月中极端事件
：策略为月频，月中不操作。如果发生极端事件（如单日跌 > 10%），可提前检查信号但不建议盘中操作

11. 局限与风险

过拟合风险

DualMom-B 的参数（SMA225、12m lookback）均来自学术文献和行业惯例，非本样本优化
但策略选择本身（从四个候选中选最优）存在一定的事后选择偏差
参数敏感性分析显示 6m 和 12m 表现接近，说明结果对参数不过度敏感

样本依赖

27 年数据包含 4 次重大熊市，统计上较为充分
但未来市场结构可能变化（如 QQQ 成分股集中度持续上升）
策略在 2010-2011 连续两年小幅亏损，需要执行纪律

执行层风险

A 股 QDII ETF 与美股标的存在 5-9% 的年度跟踪误差
汇率波动可能放大或缩小实际收益
QDII 额度限制可能导致无法及时买入

未来失效风险

如果 QQQ 和 SPY 长期高度同步（相关性趋近 1），轮动价值消失
如果市场进入长期横盘（非趋势市），SMA225 过滤器会频繁误判
月频信号对 V 型闪崩（如 2020 COVID）天然滞后，无法避免短期深跌

12. 附录

12.1 DualMom-B 完整年度收益

年份	DualMom-B	Buy & Hold QQQ	主要持仓
2000	-14.42%	-35.54%	QQQ 54%, SPY 18%, CASH 27%
2001	0.00%	-33.34%	CASH 100%
2002	0.00%	-37.37%	CASH 100%
2003	+30.61%	+49.67%	QQQ 59%, CASH 33%
2004	+2.89%	+10.54%	QQQ 58%, SPY 17%, CASH 25%
2005	-1.10%	+1.57%	SPY 58%, QQQ 25%
2006	+1.35%	+7.14%	QQQ 33%, SPY 33%, CASH 34%
2007	+17.70%	+19.03%	QQQ 59%, SPY 41%
2008	-19.38%	-41.73%	CASH 84%
2009	+26.21%	+54.68%	QQQ 59%, CASH 41%
2010	-2.85%	+20.14%	QQQ 83%
2011	-1.87%	+3.48%	QQQ 83%
2012	+10.22%	+18.11%	QQQ 84%
2013	+30.39%	+36.63%	SPY 75%, QQQ 25%
2014	+19.18%	+19.18%	QQQ 100%
2015	-0.64%	+9.44%	QQQ 83%
2016	+1.21%	+7.10%	SPY 42%, QQQ 33%, CASH 24%
2017	+28.44%	+32.66%	QQQ 92%
2018	+9.63%	-0.13%	QQQ 84%
2019	+9.02%	+38.96%	QQQ 42%, SPY 34%, CASH 24%
2020	+29.08%	+48.41%	QQQ 92%
2021	+27.57%	+27.42%	QQQ 83%, SPY 17%
2022	-8.07%	-32.58%	CASH 84%
2023	+34.50%	+54.86%	QQQ 67%, SPY 17%
2024	+21.26%	+25.58%	QQQ 85%
2025	+12.23%	+20.77%	QQQ 67%, SPY 16%
2026 (YTD)	+0.49%	+16.26%	QQQ 76%, CASH 24%

12.2 代码与数据位置

回测脚本：src/backtest_qqq_relstrength.py
策略实现：src/strategies.py
回测引擎：src/backtest_engine.py
数据导入：src/import_real_data.py
配置文件：src/config.py
数据源：../history_data/normalized/QQQ_1d.csv, SPY_1d.csv
A 股 ETF 数据：data/513100_daily.csv, data/513500_daily.csv
输出目录：outputs/

报告生成日期：2026-05-12数据截至：2026-05-11研究团队：opus (布偶猫/宪宪) + gpt52 (缅因猫/砚砚)

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