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作为个体玩家，大家普遍更偏爱 小市值策略 。原因很现实：
小市值盘子小、策略容量有限，机构不太好参与；同时很多小市值股票本身并没有被充分定价，只需要不算大的资金介入，就可能带来比较明显的价格波动，因此也更容易受到投机资金的青睐。
但小市值策略的问题也同样明显： 波动大、回撤深 。
如果所有仓位长期都压在小市值上，一旦市场风格不再青睐小盘股，就很容易出现连续回撤，体验并不友好。
于是问题来了： 有没有办法，能识别当前市场的风格，判断它更偏向大市值，还是小市值，从而做一个大小盘轮动策略？
大小盘轮动策略
最近我在这个方向上做了一些尝试。
思路并不复杂，是在之前写的一个 行业小市值策略 基础上，加入了市场风格判断：
当判断市场更偏向大盘时，就从大市值里选股；
当市场更偏向小盘时，就切换到小市值策略。
关于原始行业小市值策略的介绍，可参考推文：https://mp.weixin.qq.com/s/sqNdWr16vMgCFO5ASn-pNw
从逻辑上讲，这种风格轮动的方式，相比单一只做小市值或大市值，整体风险应该是更可控的。
但这里也有一个绕不开的问题： 如果市场风格判断错了，来回切换，岂不两头都亏？
所以，如何合理判断市场风格，是这个策略能否成立的关键。
当然，现实中也存在一种情况：
市场本身并没有特别明确的风格方向，如果策略反应不够及时，频繁切换，同样可能出现两边都不讨好的尴尬局面。
回测
策略的大致内容如下：
- 1. 从全市场中筛选近期活跃的股票
- 2. 聚焦资金明显集中的强势行业
- 3. 在强势行业中划分大盘与小盘股票池
- 4. 对比大盘与小盘的阶段性表现
- 5. 顺势选择当前占优的一侧进行持仓
从目前的回测结果来看，这个策略的整体表现还算可以。
多年的回测中，年化收益在 60% 左右，夏普接近 2，策略稳定性尚可。不过最大回撤在 23% 左右，回撤还是略大，这也是后续需要重点关注和优化的地方。
接下来，我会从明天开始把这个策略上线到 模拟实盘 ，看看它在真实行情环境下的表现如何。
量化策略模拟实盘
最近也在持续扩充模拟实盘项目里的策略库，目前已经包含了 小市值、ETF 轮动、大市值、大小盘轮动 等共7个策略。所有策略均在本地Python环境运行，无需依托第三方平台。
模拟实盘的运行结果会 每天更新到 Gitee 项目主页 ，感兴趣的朋友可以去围观吃瓜。
项目地址：https://gitee.com/hkcodex/strategy-live-trading
对项目中的策略和代码等感兴趣的朋友，欢迎加入知识星球一起交流学习。
星球成员可以获取项目中所有策略的完整代码。同时也有交流群，大家一起探讨 Python本地量化。
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