带有SharpeRatio的恒生指数股票组合 年收益率约73％的投资组合。 获取恒生指数的所有股票数据。 根据年收益率和波动率选择5只股票。 使用夏普比率找到最终的投资组合。 该程序使用2015-2019年的库存数据进行库存选择。 测试结果是根据2020年的当前数据得出的。 随时分享您的策略。 语： Python 3.7 软件包：matplotlib，pandas，numpy，futu-api 如果要使用获取数据功能，请安装futu api。 可以在网上轻松找到乐器。 您可以调整波动率值以获得更高的性能。 如果波动率超过80，请小心。 让我们看一下输出： 初始资金：$ 1,000,000 最大夏普比率投资组合分配 年化收益率：0.73 年度波动率：0.32 HK.02313 HK.00700 HK.01093 HK.00823 HK.02318 40.28 18.83 11

本数据集包括：（1）研究区域范围图；（2）过去2000年黄河下游地区干湿指数序列，含10年窗口滑动的干湿指数及其50年FFT低通滤波结果。干湿指数数据中，负值指示气候偏干，正值指示偏湿；绝对值越大，表示偏离程度越显著。数据起讫时间为公元前133年（代表公元前137年—公元前128年）—公元1995年（代表公元1991—2000年），个别缺值年份或时段标记为“N/A”。

本数据集内容包括过去2000年黄河中上游地区的以下数据：（1）10年窗口滑动的干湿指数；（2）干湿指数的50年FFT低通滤波结果。干湿指数中，负值指示气候偏干，正值指示偏湿；绝对值越大，表示偏离程度越显著。数据起讫时间为公元前133年（代表公元前137年—公元前128年）—公元1995年（代表公元1991—2000年），个别缺值年份或时段标记为“N/A”。

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指数增强策略并不是被动的跟踪某个指数波动，而是采用量化增强模型，利用多因子alpha模型预测股票超额回报，同时力求进行有效的风险控制、降低交易成本、优化投资组合。指数增强策略不会对跟踪标的成分股进行完全复制，而是会对部分看好的股票增加权重，不看好的股票则减少权重，甚至完全去掉。通过对交易成本模型的不断监测，尽可能让交易成本降到最小。综合来看，就是既做到超额收益，又控制主动风险。

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