Python验证“永久投资组合”有效性

操作系统：Windows10

CPU：Intel(R) Core(TM) i5-10400 CPU @ 2.90GHz

Python：Python 3.10.11

使用模块：akshare 1.16.78, backtrader 1.9.78.123, pandas 2.2.3, matplotlib 3.10.3

1）股票（25%）：工商银行(601398)，选择它的原因是稳定不会退市，也可以选择其它股票来做回测，例如：贵州茅台；

2）黄金（25%）：黄金ETF(518880)，选择它的原因是盘子大买卖方便；

3）债券（25%）：国债ETF(511010)，选择它的原因是成立期较早，数据充分。当然也可以选择十年期、三十年期国债做回测；

同时选择大盘指数沪深300(000300)作对比，验证永久投资组合是否可以跑赢大盘；

回测周期选取：2014.01.01 -- 2025.12.31，时间跨度为12年。选取这个跨越2015年大牛市的时间段，刚好可以验证“永久投资组合”穿越“牛熊”的能力。

1）策略回测利用的是BackTrader开源模块的回测能力；

2）策略回测的“金融”数据，通过调用akshare模块开放接口来获取，股票/ETF的开盘、收盘价以后复权数据做回测，以消除分红带来的股价影响。

3）回测金额选择10w元，也可以根据具体情况调整初始金额；

4）资产再平衡选择阈值策略，按照±5%来调整，即：>=30%或<=20% 时，卖出或买入相应的部分，重新归于平衡；

1）2014-2025年，永久投资组合和各资产标的历年收益率对比：

2）触发再平衡仓位调整：

3）2025年期末资产分配占比：

4）永久投资组合和各种资产走势对比：

1）2014-2025周期内，“永久投资组合”总收益108.53%，年化收益6.32%，跑赢了沪深300的5.92%，同时也可以跑赢最近10年2%左右的通胀率。

2）“永久投资组合”基本可以保证每年稳定盈利，仅在2015年和2021年两年，收益率小幅回撤。特别是2015-2016年股市崩盘期间，展现了其绝佳的稳定性。对比沪深300指数，其波动性极小，稳定性极高。

3）从日志来看，12年间仅触发了5次再平衡策略，对投资者来说极为友好，平时基本不必看盘，为普通投资者减轻了大量负担。

4）“永久投资组合”并不是年化收益率的最优解，而是平抑风险、稳定投资的优秀解决方案。从上图可以看出，当前组合没有跑赢黄金也没有跑赢股票。

5）从收益来看，如果排除掉2024、2025这两年的超额收益，该组合在一般年份也仅有平均3-4%的收益。对于近2年动辄翻倍的行情，显然缺乏吸引力。

6）按照3%无风险利率计算，“永久投资组合”的夏普比为0.61，表示在相同风险下其收益最高。

1）“永久投资组合”适合保守型投资者，对于追求稳定收益，不擅长解读企业年报，无法驾驭专业的投资指标，厌恶巨额回撤、巨幅波动的投资者，是个不错的选择；

2）“永久投资组合”资产配置仅供参考，使用者可以根据个人喜好，调整自己熟悉的股票类型。资产比重、阈值设定也可以个人风险偏好，自行调配。

3）本文选择的股票：工商银行(601398)，12年170.04%的收益，自认为相对保守，主要考虑的是体量和容错。

4）限于A股市场历史较短，本文回测的数据有限，感兴趣的朋友可以选取更长的周期，或者使用美股数据做回测，进一步验证“永久投资组合”的有效性。

5）“永久投资组合”最大的作用，是为投资者提供了一套平衡风险与收益的资产配置方案，个人投资者可以根据市场情况重新分配标的，以追求更高的收益。当然收益越高对投资者的要求也越高。

6）本文借“永久投资组合”模拟投资过程，向读者展示如何用量化的方式验证一套策略的可行性。投资是门很深的学问，合理的利用工具可以快速验证个人想法，直观的感知高收益率下的高风险，减少盲目投资带来的损失。

Python源代码，百度网盘链接如下: 

https://pan.baidu.com/s/1YH1q3l25JrHix2DKG-vg_g?pwd=yong

提取码: yong

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声明：本文所举例子不构成任何投资建议。股市有风险，投资需谨慎！