ETF截面动量·冠军
一这是什么
一只 ETF 截面动量策略：在按流动性 PIT 选取的 ETF 池内做截面动量排名——类别层用中位动量决定配置结构（回撤功臣），个券层用 12-1 动量（中期减短期）抓类内超额，两层分工。基准取同池等权，口径与回测一致。
二怎么进化出来的
与均线轮动冠军同一套进化引擎：AI 每代自主决策探索/变异/淘汰，帕累托多目标分层筛选，665+ 代进化、1284 次回测试错
- 冠军机箱：类别层中位动量 + 广度防御（站上 20 日线成员占比）+ 波动率目标仓位 + 逐日止损
- 冠军手术：广度快反再入场——反弹门增加 OR 通道，价格结构修复先于动量中位确认时强制再入场，防 V 形反弹踏空前半段
三怎么交付
微信 traderByAI（备注「公众号」）详谈，按需求复杂度报价：参数交付 / 按你的池子与资金定制
- 支持移植 QMT、PTrade、聚宽等 Python 平台
- PowerQuant RAG 知识库与回测资源可免费申请
四说实话
回测绩效是训练期口径、同池等权基准，未计滑点
- 过往绩效不代表未来，本页不构成投资建议
- 橱窗展示的是进化冠军谱系与逻辑骨架，完整源码是付费交付物
回测绩效
以下为进化引擎训练期回测口径（2016–2026，基准 = 池等权），绩效数字由进化引擎每代回测自动落盘，非人工整理：
回测未计滑点；过往绩效不代表未来收益，本页不构成投资建议。想看逐代进化过程与中间代际的回测记录，微信 traderByAI（备注「公众号」）聊。
策略逻辑骨架
先看逻辑再决定：以下是 ETF截面动量·冠军 的结构骨架（演示用伪代码）。完整源码与适配参数是付费交付物，微信详谈：
# 策略逻辑骨架（演示用伪代码——完整源码与参数是付费交付物）
def 类别层信号(类别, 池):
中位动量 = median(动量(类别成员, 60日)) # 慢速：稳结构、控回撤
广度 = 占比(成员站上20日线)
if 中位动量 < 防御阈值 or 广度不足: 切防御池(债券/黄金)
仓位系数 = 波动率目标(组合, 锚=0.016)
def 个券层选股(类别):
信号 = 动量120 - 动量20 # 12-1 动量：类内超额
return 类内排名持有
def 再入场(池): # 冠军手术：广度快反
if 广度 >= 0.60 and 中位动量20 > 0.02: # 价格结构先于动量确认
强制再入场(宽限=1个调仓周期)
def 逐日风控(bar, ctx):
止损带宽 = clip(12 * 波动率20, 0.10, 0.22) # 按持仓波动率伸缩
if bar.close < 买入价 * (1 - 止损带宽): 清仓(ctx)交付内容与定制方式
- 交付物：冠军策略完整源码 + 按你的资金规模与 ETF 池适配的参数
- 报价：按需求复杂度定价（参数交付 / 定制适配 / 跨平台移植），微信 traderByAI（备注「公众号」）详谈
- 平台移植：默认 Python 交付，可移植 QMT、PTrade、聚宽等平台——跨平台迁移是代写日常业务
- 自己跑：想用 AI 自己进化策略，PowerQuant 的 RAG 知识库与回测资源可免费申请（同微信）
常见问题
策略是实盘跑过的吗？回测口径是什么？
展示的是进化引擎训练期（2016–2026）回测绩效，基准取池等权（全部候选 ETF 等权持有），防止「选了本来就在涨的池」的假超额。回测未计滑点，过往绩效不代表未来收益，不构成投资建议。
「进化引擎冠军」是什么意思？
PowerQuant Forge 是一套 AI 自主进化策略的引擎：AI 看种群与上代反馈，每代决策探索/变异/淘汰，帕累托多目标筛选，冠军策略在数百代、上千次回测试错后脱颖而出。工作原理可看博客案例《一行代码不写，AI自己进化出夏普1.33的策略》。
怎么交付？源码能自己改吗？
微信 traderByAI（备注「公众号」）详谈，按需求复杂度报价。交付完整源码与适配你资金规模/池子的参数，参数全开放可自行调整；也可委托移植到 QMT、PTrade、聚宽等平台。
为什么详情页不直接放完整源码？
橱窗放的是策略逻辑骨架（伪代码）与回测绩效，完整源码是付费交付物——这也是对已付费客户的公平。
