微精选

理解理财、投资和投机的关系，可以想象一座金字塔：

底层是理财，确保基本财务安全和现金流稳定。中层是投资，通过长期持有优质资产实现财富增长。顶层才是投机，适合能够迅速应对市场变化、风险承受能力强的专业人士。

对大多数普通人而言，应将主要精力放在理财基础和稳健投资上。

理财是生存技能，投资是增长引擎，投机则是高风险游戏。三者的核心区别在于时间视野、风险水平和预期回报。

理财的预期是年化3%，甚至更少。

星球里现在不少同学不太会代码，但有投资需求，这里说的投资，就是希望去获得策略——长期持有优质资产实现财富增长，比如年化10%，我在努力给大家构建一个年化10%+的稳健策略，绝对型收益的逻辑。

绝对型收益如何构建？

大家知道，配置和分散只能降低波动，而非提升收益。——这里“免费”的午餐是波动下降是速度远超收益损失。

比如咱们咱们提交的策略，收益略降：从10.81%->10.78%，但最大回撤从26.47% 下降至 19.47%。这就是“定期再平衡”这个操作的有用之处。

星球共享了一份“绝对型收益”策略研报：

绝对收益型ETF轮动策略  按这个思路，来构建绝对收益型ETF轮动策略。  

从自上而下的视角给出了一套绝对收益型ETF轮动策略的构建方法：

大类资产层面，采用“时序动量+风险预算分配+目标波动率控制”方式构建相对稳健的战略配置模型； 

权益资产层面，采用“景气度+资金流+拥挤度”的方式构建行业主题指数轮动模型，进一步增厚策略的收益。

from pathlib import Pathimport os, sys# 获取当前Notebook文件所在目录notebook_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(""))  # 空字符串表示当前路径# 或 notebook_dir = %pwd   # 使用Jupyter魔法命令
# 构建目标路径（向上两级后进入data目录）target_dir = os.path.join(notebook_dir, '../')# 标准化路径（解析"../"）target_dir = os.path.abspath(target_dir)
# 添加到系统路径if target_dir not in sys.path:    sys.path.append(target_dir)#print(sys.path)from polar_loader import PolarDataloader
loader = PolarDataloader(symbols=['510300','159915'],start='20200101', names=['roc_20','trend_score_25'],                          fields=['close/shift(close,20)-1','trend_score(close,25)'],path=Path("../../data"))df = loader.get_col_df('roc_20')df

这个简化版全天候组合的具体配置如下：

股票部分（共30%）：美国大盘股18%、美国小盘股3%、其他发达国家股票6%、新兴市场股票3%

债券部分（共55%）：十年期美国债券15% 、 三十年期美国债券40%

商品部分（共15%））：大宗商品7.5% 、黄金7.5%。

智能投顾的逻辑，是基于大类资产配置，全天候风险平价的逻辑。

不过现在很多投顾也会在子类内引入战术资产调优来增厚收益，这个是咱们的一个思路。咱们基于此，构建一个智能投顾类的全天候策略集。

真正的财富自由，不是靠一两次豪赌实现的。

它源于对复利力量的信仰，对时间价值的尊重，以及对自我欲望的掌控。

当你能区分理财、投资和投机的边界，并做出与自己风险承受力匹配的选择时，财务自由之路已在脚下延伸。

市场起伏难料，但以纪律驾驭波动，用时间收获价值——这就是普通投资者最可靠的财富之路。

如果看到这里，你仍然觉得自己有把握，仍然想要更高的收益，愿意学习，主动承担更高的风险，那么，来做量化投资（投机）吧。