基于 -- 个交易日的连续运行，覆盖 2020 年初至 -- 年中，跨越完整牛熊周期、股债双杀期与黄金大牛市。净值曲线与历年指标均来自正式回测基线。
从 -- 到 -- 共 -- 个交易日的整体统计。交易成本按单边 0.5% 计入，现金缓冲 5% 按年化 1.5% 计息。
下方为策略在回测期内每日净值的完整走势（已归一化到 1.000 起点，便于直观比较收益累积）。可拖拽缩放区间、悬浮查看每日数据。整体走势平稳向上，回撤深度有限。
逐年的收益、波动、回撤、夏普、卡玛——年份切片能比全周期指标看到更多故事：哪一年最难、哪一年最强、波动率是否稳定。
| 年份 | 收益 | 波动率 | 最大回撤 | 夏普 | 卡玛 |
|---|---|---|---|---|---|
| -- | — | — | — | — | — |
回测期内最深的回撤来自 2020 年中到 2021 年初——疫情后市场冲高回落、风格切换导致的股债同步震荡。修复时长约 9 个月。
回测期内一共发生 -- 次调仓。绝大部分为月度例行再平衡，债券档位切换占其次，漂移阈值兜底机制在七年回测中从未触发。
七年回测不只是看最终数字，更要理解数字背后的市场环境——风险平价策略在不同经济周期里表现差异巨大。
用每日基金净值计算股票类、债券类、商品类当日收益率，再以"前日实际持仓权重 × 类别收益率"逐日累加，得到年度收益贡献。"成本/残差"包含交易成本、T+1 执行时滞、现金再平衡摩擦和数值近似。
| 年份 | 组合收益 | 股票贡献 | 债券贡献 | 商品贡献 | 现金贡献 | 成本/残差 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| 2020 | +11.31% | +6.84% | +3.72% | +2.63% | +0.07% | -2.13% |
| 2021 | +6.46% | +2.96% | +4.34% | -0.97% | +0.07% | -0.22% |
| 2022 | +1.58% | -0.41% | +1.62% | +2.40% | +0.07% | -2.31% |
| 2023 | +2.61% | +0.35% | +2.65% | +3.06% | +0.07% | -3.49% |
| 2024 | +14.98% | +3.85% | +4.44% | +5.41% | +0.07% | +0.21% |
| 2025 | +16.84% | +4.07% | +0.82% | +13.22% | +0.07% | -1.98% |
| 2026 YTD | +1.15% | +1.31% | +1.25% | +0.15% | +0.03% | -1.70% |
把回撤区间 2020-08-06 → 2021-03-09 内的每一天拆开看：
| 类别 | 期间贡献 | 角色 |
|---|---|---|
| 股票 | +0.64% | 提供正贡献 |
| 债券 | +1.83% | 提供正贡献 |
| 商品（黄金） | -4.97% | |
| 现金 | +0.04% | |
| 成本/残差 | -0.49% | |
| 合计 | -3.70% | 最大回撤 |
2025 年 10 月是回测期最关键的一次档位切换窗口：15 日从 55% 升至 70%，24 日再升至 75%。下表是 2025 年初至 2026 年 5 月的月末实际持仓结构（来自 `strict_all_weather_backtest.py` 实际运行结果）：
| 月份 | 股票 | 债券 | 商品（黄金） | 现金 | 债券上限 |
|---|---|---|---|---|---|
| 2025-01 | 21.16% | 42.28% | 31.62% | 4.94% | 45% |
| 2025-02 | 21.28% | 42.30% | 31.43% | 4.99% | 45% |
| 2025-03 | 22.07% | 41.72% | 31.33% | 4.88% | 45% |
| 2025-04 | 22.26% | 42.17% | 30.68% | 4.89% | 45% |
| 2025-05 | 19.14% | 52.42% | 23.50% | 4.94% | 55% |
| 2025-06 | 20.09% | 52.34% | 22.61% | 4.97% | 55% |
| 2025-07 | 19.48% | 51.99% | 23.58% | 4.95% | 55% |
| 2025-08 | 20.14% | 51.59% | 23.36% | 4.91% | 55% |
| 2025-09 | 18.75% | 50.93% | 25.45% | 4.87% | 55% |
| 2025-10 | 12.77% | 71.53% | 10.78% | 4.93% | 70% → 75% |
| 2025-11 | 13.21% | 71.15% | 10.66% | 4.98% | 75% |
| 2025-12 | 13.61% | 71.14% | 10.28% | 4.97% | 75% |
| 2026-01 | 17.42% | 66.62% | 10.98% | 4.98% | 75% |
| 2026-02 | 16.32% | 70.93% | 7.84% | 4.91% | 75% |
| 2026-03 | 16.24% | 72.16% | 6.52% | 5.07% | 75% |
| 2026-04 | 21.20% | 66.62% | 7.23% | 4.96% | 75% |
| 2026-05 | 20.99% | 66.88% | 7.10% | 5.03% | 75% |
页面上所有绩效指标、归因数据、调仓记录均来自 strict_all_weather_backtest.py 的实际运行结果，未引用任何预存的历史回测文件。
回测区间：--（-- 个交易日）
协方差窗口：252 个交易日（约 1 年）
股票动量窗口：126 个交易日（α = 0.30）
现金缓冲：5% @ 年化 1.5%
交易成本：0.5% 单边，从现金扣除
无风险利率：2.0%（Sharpe 计算基准）
调仓执行：T+1 下一交易日 NAV
漂移阈值：4%（7 年回测触发 0 次）
类别收益：每日用 6 只基金的当日净值计算
类别贡献：前日实际持仓权重 × 类别当日收益率
现金贡献：按 5% × 当日 1.5%/252 计入
成本/残差：交易成本 + T+1 时滞 + 现金再平衡摩擦 + 数值近似
回撤归因：按回撤区间内每日贡献累加
独立运行：本次页面数据由独立回测脚本生成，未读取 reports/ 下任何历史结果文件