选ETF的正确方法论我用Python跑了2年数据,发现90%的人都选错了

一、大多数人的选基困境

去年有个朋友问我："ETF怎么选？"

我说："看收益啊，哪个涨得多买哪个。"

他反问："那半导体ETF去年涨了50%，但我买进去就亏了20%，咋回事？"

我愣住了。

后来我用量化系统跑完回测，才发现——

问题不在收益，在于"回撤你扛得住吗？"

二、一个反常识的结论

我跑了5只主流ETF的回测数据（2024.1-2026.4，双均线5/20策略）：

性价比 = 收益 / 回撤数值越高，代表"同样的风险，收益更高"

三、数据告诉我的3个真相

真相1：收益最高的，不一定适合你

半导体ETF收益+53.99%，很香对吧？

但回撤22.67%意味着——10万本金最多亏到7.7万。

你扛得住吗？

大多数人扛不住，倒在黎明前。

真相2：红利"稳"，是假稳

红利低波ETF被吹成"稳稳的幸福"，但回测数据告诉我：

• 收益+0.19%，几乎没赚钱
• 回撤14.44%，没少亏

所谓的"稳"，只是"稳稳的不赚钱"。

真相3：性价比最高的，是它

恒生科技ETF：

• 收益+47.77%（接近半导体）
• 回撤13.22%（比半导体低一半）
• 性价比3.61（全场最高）

同样的风险，收益更高。这才是普通人该选的。

四、选ETF的正确方法论

我总结了一个公式：

性价比 = 收益 / 回撤

选基步骤：

Step 1：先看回撤你能接受多少

• 亏10%能睡着？→ 创业板、恒生科技
• 亏15%能扛住？→ 恒生科技、半导体
• 亏20%就崩溃？→ 别碰半导体

Step 2：再看性价比

同等风险下，选性价比高的。

Step 3：最后看流动性

日均成交额 < 1000万的ETF，不要买。

买得进卖不出，才是最大的风险。

五、我的选择

我选恒生科技ETF。

原因很简单：

1. 收益+47.77%，够高
2. 回撤13.22%，能扛住
3. 性价比3.61，全场最高

当然，这只是我的选择，不构成投资建议。

六、附：Python回测代码

如果你想自己跑数据，可以用这段代码：

import urllib.request, jsondef get_etf_data(code, start='20240101', end='20260403'):    """获取ETF历史数据"""    url = f'https://push2his.eastmoney.com/api/qt/stock/kline/get?secid=1.{code}&fields1=f1,f2,f3,f4,f5,f6&fields2=f51,f52,f53,f54,f55,f56,f57,f58&klt=101&fqt=1&beg={start}&end={end}'    req = urllib.request.Request(url, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})    with urllib.request.urlopen(req, timeout=10) as resp:        raw = json.loads(resp.read().decode('utf-8'))        klines = raw.get('data', {}).get('klines', [])        return [{'date': k.split(',')[0], 'close': float(k.split(',')[2])} for k in klines]# 使用示例data = get_etf_data('513260')  # 恒生科技ETFprint(f'获取到 {len(data)} 条数据')

完整策略代码太长，需要的可以关注公众号回复「回测代码」获取。

七、风险提示

1. 回测 ≠ 实盘：历史收益不代表未来

2. 策略有局限：双均线策略适合趋势行情，震荡市会被反复打脸

3. 投资有风险：入市需谨慎，本金第一

八、总结

选ETF，不要只看收益。

性价比 = 收益 / 回撤，才是正确姿势。

我的选择：恒生科技ETF。

你的呢？

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数据来源：东方财富API + 自研量化回测系统回测周期：2024-01-01 ~ 2026-04-03 | 策略：双均线5/20 | 本金：10万 | 手续费：万1.3