首先，这个组合是用JupyterLab写的，分了两部分，第一部分是模型的开发，第二部分是基于模型并用最新的数据来update，验证模型的有效性。由于两部分都写在一个文档里面，确切来讲没有时间戳能够证明这个模型的完成时间。
Anyway，我还是想把模型最初的样子记录下来。
用于模型开发调参的数据截止到2021年5月19日，在这一天，参数确定，模型生成。
模型中心思想：每隔一段时间，对组合内的商品进行调仓。从持仓第一天开始，按比例投入100%资金，后续仅调仓或空仓，不再投入资金。
确切来讲，这个略为简陋的投资组合是由两个组合数据直接平均出来的，所以还有改进的空间。
组合1由黄金、原油、纳斯达克指数、沪深300指数组成。
组合2由白银、上证50指数、创业板指、标普500指数组成。
数据来自YahooFinance和Tushare。
一起来看看模型生成时的数据表现，截止到2021年5月19日。
以下是组合1的数据表现，净值从1开始。
以下是组合2的数据表现，净值同样从1开始。
因为数据能回测的时间有点不一样，所以起始时间是不一样的。
以下是投资组合的数据表现，净值从1开始，时间从2011年6月2日开始。
说实话，因为是5月份开发出来的模型，所以现在觉得把组合1和组合2直接按分别最初的净值1分别乘以0.5加权是有问题的。
现在一起来看看模型的后续数据表现，截止到2021年10月7日。
如果模型是work的，数据表现出来的应该是不断地创新高。
组合1的表现（确实是创新高了）
与沪深300的表现对比。
如果调整了起始时间的话，表现稍差，但可以横向比较3个组合的表现。
组合2的表现（模型让空仓了）
与沪深300的表现对比。
P.S. 组合净值不变的时候说明是空仓。
投资组合的表现（这个已经想忽略了，虽然走势也还行）
与沪深300的表现对比。
具体年收益率如下（2021年的截止到10月7日），c_1、c_2、c_3分别代表组合1、组合2、投资组合。
总的来说，组合1和组合2都有表现不错的时候，所以最主要是看如何有机地结合起来。
下次开始会在新文档继续更新数据，或许公开调仓记录。