量化验证
证伪2026-08-28#择时#仓位管理#期权杠杆#SPY

回撤补仓能不能战胜满仓标普

常年持 6–9 成仓,指数从高点回撤到阈值就把闲钱补满,账户净值创新高再卖回基准仓位 —— 这套操作能否跑赢简单的满仓持有?

SPY 复权日线 8,452 根 · 1993-01-29 → 2026-08-27 · 33.6 年

−0.26%
择时年化贡献 · 中位数

不加杠杆:赢不了。加了杠杆:能赢,但赢的不是择时。

无杠杆的 154 个组合,0 个跑赢。把「加仓时用 1.5–3 倍深度实值期权」放进来后,800 个组合里有 146 个年化跑赢满仓,最好的到 15.29%。

但把每个组合拿去和同等平均敞口的躺平持有比 —— 择时贡献的中位数是 −0.26%,只有 22% 的组合为正。它们赢在敞口从 1.00× 提到了 1.15×,不是赢在择时。

这些赢家的平均最大回撤是 −67.3%,夏普全部低于满仓。三项(收益、回撤、夏普)同时不劣于满仓的组合:0 个

01怎么算的

日线,不是周频。SPY 复权日线 8,452 根逐日推进,1993-01-29 至 2026-08-27。 闲置现金按 3 个月美国国债收益率(^IRX)逐日计息,样本均值 2.47%。 复权用拆股+分红调整后的全收益价格 —— 这一项若忽略,33 年会低估 231 个百分点。

四个参数
参数含义取值
a 回撤阈值指数从历史高点跌多少触发加仓−5% 至 −40%,8 档
b 空仓比例平常留多少现金10% 至 50%,5 档
c 卖出规则什么时候卖回基准仓位5 种
d 加仓杠杆深度实值期权的敞口倍数1.0 / 1.5 / 2.0 / 3.0
期权怎么建模的。用现金 b 买 delta≈1 的深度实值 call 拿到 b×d 的敞口, 经济实质等于「自有 b + 借入 b(d−1)」,融资成本按无风险利率 + 1.0% 价差逐日计。 行权价 K = 入场价 ×(1 − 1/d) —— 2 倍杠杆的行权价在现价下方 50%,标的跌破就权利金归零,这一项已经建进模型。 一阶近似:delta 视作 1,忽略 gamma 与时间价值曲率。
还有一个对照组,它比什么都重要。如果一个复杂的择时方案,赢不过「常年持有同样平均敞口、什么都不做」,那它就没有价值 —— 它只是在换个方式承担风险。所以每个组合都会和等敞口的躺平持有比一次, 那个差额才是择时真正创造的东西

02三层归因:钱输在哪

第一层 · 现金拖累
−1.52%

60% 仓位每年结构性落后满仓的幅度(90% 仓位是 −0.32%)。标普长期上涨,闲置的钱天然在输,这笔账在做任何操作之前就已经记上了。

第二层 · 择时贡献
−0.24%

80% 仓 / 跌 10% 加满,相对同仓位静态持有的年化差。16 个格子里 12 个为负。只有 −5% 那档微弱转正,但要交易 78–96 次。

第三层 · 回撤恶化
−10.6pp

静态 60% 仓最大回撤 −43.5%,加上择时后变成 −54.1%。低仓位的防御性被拿走了,收益却没补回来。

这是整份分析里最反直觉的一点。你以为留 4 成现金是防御,但因为跌 10% 就补满,等指数真跌到 −55% 的时候你早已满仓。 每一个参数格子的最大回撤都比同仓位静态组更深,且全部逼近满仓的 −55.2%。

03净值曲线

对数坐标,起点归一为 1。三条线在 2000 年前就已分开,此后再没收敛过。

满仓 SPY 终值 32.0×静态 80% 仓 26.0×策略 80%/跌10% 24.2×
1×2×5×10×20×32×1995200020052010201520202025
1993-01 至 2026-08,季度取样,对数坐标,起点归一为 1。现金部分按 3 个月美国国债收益率计息(样本均值 2.47%)。
满仓 SPY策略 80%/跌10%
0%-15%-30%-45%-60%1995200020052010201520202025
两条线在 2002、2009、2020、2022 四次大跌里几乎完全重合 —— 这就是防御性丢失的直观形态。

04为什么赢不了:赢小输大

策略在每一次崩盘里都跑赢,但只赢 1–3 个百分点;在每一段上涨里都跑输,一输就是几十个百分点。

分时期表现 · 80% 仓 / 跌 10% 加满
时期策略满仓 SPY
1993–2000 大牛市+253.0%+300.1%−47.0%
2000–2002 互联网破灭−44.9%−47.5%+2.6%
2002–2007 复苏+99.3%+119.0%−19.6%
2007–2009 金融危机−54.0%−55.2%+1.2%
2009–2020 长牛+407.4%+520.8%−113.3%
2020 疫情崩盘−31.9%−33.7%+1.8%
2020–2021 反弹+95.9%+119.9%−24.0%
2022 熊市−22.8%−24.5%+1.7%
2022–2026 至今+105.5%+127.2%−21.7%
四次崩盘合计只赢 7.3 个百分点,五段上涨合计输掉 225.6 个百分点。 这个不对称是机制决定的:崩盘时你已经满仓,能省下的极其有限; 而上涨的时间远多于下跌的时间,闲钱每一天都在少赚。

05加杠杆之后:800 个组合

把 d 打开,结论确实变了 —— 146 个组合年化跑赢满仓。 但胜率完全由杠杆决定:无杠杆那 200 个里 0 个赢,3 倍杠杆那 200 个里 85 个赢。

按杠杆倍数 d 分组
杠杆跑赢满仓最好超额平均回撤期权归零择时 alpha 中位
1.0× 不用杠杆0 / 200−0.06%−51.6%0−0.25%
1.5×16 / 200+0.88%−57.5%0−0.20%
2.0×45 / 200+1.87%−63.0%45−0.26%
3.0×85 / 200+4.42%−68.0%165−0.32%
「期权归零」那一列不是模型噪音。3 倍杠杆的 200 个组合里有 165 个在历史上至少发生过一次权利金全部亏光 —— 2000–2002 和 2007–2009 两轮,标的从加仓点再跌超过 33%,深度实值 call 跌穿行权价。 在回测里它是净值的台阶式下跌,在真实账户里是一次性亏掉那笔加仓的全部本金。

06决定性的一张图

800 个组合按(最大回撤,年化收益)散开,颜色是杠杆倍数。虚线是「常年固定杠杆躺平」的前沿 —— 什么都不做、只是把敞口调到 1.0/1.1/…/2.0 倍能达到的位置。

看点只有一个:几乎所有组合都落在虚线的右下方。右下方的意思是 —— 同样的回撤,收益更低;或者同样的收益,回撤更深。 这套择时机制没有把有效前沿往外推,它只是沿着前沿往上爬,还爬得比躺平更费劲。

1.0×1.5×2.0×3.0×固定杠杆躺平前沿
-90%-80%-70%-60%-50%-40%8%10%12%14%最大回撤 → 越靠右越安全1.1x1.2x1.3x1.5x2.0x满仓SPY
800 个参数组合按(最大回撤,年化收益)散开,颜色是加仓杠杆倍数。虚线是「常年固定杠杆躺平」的前沿。落在虚线左上方才算真正改善了风险收益关系 —— 几乎没有。

07赢的条件,和赢的代价

如果只看年化,能赢的条件很清楚,三条必须同时成立:

条件一 · 必须加杠杆
d ≥ 1.5

d=1.0 的 200 个组合里 0 个跑赢,最好的也差 −0.06%。这条没有例外。

条件二 · 阈值必须浅
a = −5%

−5% 触发时胜率 65–70%,−8% 降到 45%,−20% 与 −25% 是 0%。浅阈值让杠杆腿常年在场,敞口才上得去。

条件三 · 卖出规则次要
c 影响小

五种规则胜率 22–46/160,择时 alpha 中位数全在 −0.19% 到 −0.37% 之间。「指数新高」略优于「净值新高」,但不改变结论。

超额越高,代价越大 —— 几乎线性
跑赢满仓的幅度组合数平均回撤平均夏普平均敞口
0% ~ 1%109−65.3%0.581.08×
1% ~ 2%24−70.6%0.571.27×
2% ~ 3%9−77.9%0.551.48×
3% ~ 5%4−79.6%0.561.62×
满仓 SPY 基准−55.2%0.651.00×
最锋利的一刀在这里。「常年 1.5 倍杠杆躺平」年化 12.11%、回撤 −65.4%、夏普 0.62。 网格里年化能达到 12.11% 的组合有 32 个,其中回撤好于 −65.4% 的 ——只有 2 个,而且它们的超额是 +0.01% 和 +0.04%,是噪音。想要那个收益水平,什么都不做、直接常年 1.5 倍杠杆,比这套复杂择时更好、更简单、夏普还更高。
年化最高的 5 个组合
abc 卖出d年化最大回撤夏普vs 满仓vs 等敞口躺平
−5%50%指数新高3.0×15.29%−78.1%0.57+4.42%+1.43%
−5%40%指数新高3.0×14.44%−73.5%0.59+3.57%+0.59%
−5%50%持有250日3.0×13.99%−90.2%0.54+3.12%+0.14%
−5%50%净值新高3.0×13.96%−76.6%0.55+3.09%+0.10%
−5%30%指数新高3.0×13.58%−68.7%0.60+2.71%+0.35%

第 3 行那个 −90.2% 值得单独看一眼:年化 13.99%,但历史上有一刻账户只剩下高点的 9.8%。 回测里它是一行数字,真实经历中它是另一回事。

08意外发现:把目标换一下,这套框架就成立了

整份研究里唯一确定为正的结果,出现在把评判标准从「年化」换成「夏普」的时候。网格里有 49 个组合夏普超过满仓,全部是低敞口、不加杠杆的。

夏普最优的配置 · 全部 d = 1.0
配置年化最大回撤夏普平均敞口
a=−40% b=50% 指数新高9.34%−39.7%0.680.74×
a=−40% b=50% 净值新高8.98%−40.7%0.680.70×
a=−40% b=40% 指数新高9.75%−42.9%0.680.80×
满仓 SPY10.87%−55.2%0.651.00×
原设想 b=20% a=−10%9.95%−54.1%0.630.90×
读法是这样的:常年只持 50%、把现金攥住不动,只在指数跌掉 40% 的时候才补满,指数创新高再卖回去。33 年只触发过 4 次。 代价是年化少 1.53 个百分点,换来的是最大回撤从 −55.2% 压到 −39.7%,夏普从 0.65 升到 0.68。

这跟最初的设想方向正好相反 —— 不是「小回撤就补」,而是「小回撤一律不动,只等真正的崩盘」。 原设想(空仓 20%、跌 10% 补)在这张表里夏普 0.63,是三者中最差的。

09这份测试没有覆盖什么

样本是美股史上最强的 33 年。1993–2026 的标普年化 10.87%,且没有出现过长期横盘。 在一个十年不涨的市场里(日本 1990–2010 是极端例子),常年低仓 + 逢跌买入的结论会反转。 这是本测试最大的局限。

期权是一阶近似。delta 视作 1、忽略 gamma 与时间价值曲率、按无风险利率+1% 计融资成本。 真实的深度实值 LEAPS 还有买卖价差、展期滑点、流动性折价,方向全部对策略不利。 回测里 3 倍杠杆的表现是乐观估计。

没有考虑税。频繁进出会实现资本利得,在应税账户里会进一步拉低净收益。

没有结合估值或宏观条件。本次只测了纯价格回撤触发。 用估值分位、信用利差或流动性条件来决定「这次该不该补」,属于另一类策略, 可能才是真正有超额的方向。

它没有回答「该不该这么做」。如果做这套的真实理由是持仓体验、是现金流安排、是让自己在 −50% 的时候还睡得着, 那这份研究不构成反对。它只回答了设定的那一个问题:能不能战胜满仓。答案是不能。
数据 Yahoo Finance SPY 复权日线 8,452 根 · ^IRX 3M 国债收益率
样本 1993-01-29 → 2026-08-27(33.6 年) 最大回撤 −55.2%(2009-03-09)
参数空间 a 8 档 × b 5 档 × c 5 种 × d 4 档 = 800 组合(另无杠杆细扫 154 组合)
回测代码 collector 仓 veighna/scripts/dip_buy_{study,variants,leveraged}.py

本页为历史数据回测,不构成任何投资建议。所有结论仅在文中标注的样本区间与假设下成立。