引子

这篇文章是我的当前版本1的投资策略的复盘，从盲人摸象到两条可以长期执行的策略(中证1000+黄金)，以及这过程中踩到的坑。

想看最终选定的投资策略，可以直接拉到文章末尾。

前言

25年10月以后，开通了chatgpt的会员，开始大量的使用ai。机缘巧合下，在使用ai的过程中开始了调整投资策略。

在用ai前，完全是盲人摸象般做投资，包括之前选基金，虽然用了一些筛选策略，但始终是无法大仓位信任自己构建的投资组合。

有了ai后，开始通过ai调整自己的投资决策。

品种1：中证一千，从滚贴水到合成多头

开始吃贴水

年初5月份的时候开始滚IM，吃贴水。滚到了9月，收益结构分化很大：

• 累计指数上涨带来收益1360点

• 贴水贡献272点

意味着该阶段的主要收益并非来自贴水本身，而是来自趋势。

这几个月的贴水有收敛趋势，每个月能吃到的贴水变少了。

使用看涨期权替代期货

基于“上涨仍参与、下跌有边界”的想法，9月中旬以后开始购买看涨期权。可以吃到指数上涨带来的利润，下跌时又有保底。

没过几天，10月份时遇到了问题：指数进入横盘阶段后，期权仓位会持续承受时间价值损耗。

为了降低时间价值损耗，在 AI 建议下尝试使用牛市价差（Bull Call Spread）。牛市价差更能抵抗时间价值的损耗。

随之又出现了新的难点：上涨与下跌时的滚动规则缺失。

牛市价差实操难点：决策树

在牛市价差结构下，主要有两类问题：

• 指数上涨：应当整体上移价差，还是仅调整短腿（卖出端）？
• 指数下跌：是否应将看涨期权向下滚动以提高 delta，从而增强反弹参与度？

这期间的试错得到了一个通用的经验：

• 指数下跌时，将看涨期权向下滚动会增加反弹收益，但也会显著放大回撤与波动。这更像“提高参与度”的奖励，而非无成本的优化。

构建策略与回测

2025年11月初，开始打算使用历史数据对策略进行回测，避免主观决策带来的决策失误。回测区间是2022-08 ～ 2025-10。

对比结果：

• 策略1：只持有近月期权合成期货，到期移仓

  • 总收益点数：1646

• 策略11：合成多头 + 保护性 Put + 条件调整

  • 总收益点数：2835

最终选择策略 11 作为版本 1 的中证 1000 方案。

中证一千策略版本 1：合成多头 + 保护性 Put

策略的目标不是追求单独的极致的收益，而是实现更稳定的风险收益结构：在贴水中获取收益，同时通过保护性 Put 减少回撤。并且成为时间的朋友，不怕指数横盘。

1.持仓结构

1.使用看涨期权和看跌期权合成当月的期货多头

• 行权价选择离指数价格低的最近一档

2.持有当月的保护性看跌期权

• 选择delta最接近-0.15这档

2.移仓/调仓策略

1.当月合约到期前3天，整体移仓到次月
2.指数价格每波动5%，对保护性期权进行调仓，重新调整到delta=-0.15这档
3.如果指数下跌，导致看涨期权的delta < 0.20，调整看涨期权到delta=0.6这档

实操示例（以 2025-12-12 收盘为例）

基本信息

• 中证一千现货价格 7370
• IM2601报价 7286
• 到期日20260116
• 剩余交易日24

下面是T型报价

开仓

假设之前没开仓，现在进行开仓

1. 合成多头选择现货下方的最近一档

• 买入一手MO-2601-C-7300
• 卖出一手MO-2601-P-7300

2. 保护put 选择delta=-0.15

• 买入 一手MO-2601-P-6800

调仓

若建仓指数价 = 7370：

• 5% = 7370 × 0.05 = 368.5

• 上阈值 ≈ 7370 + 368.5 = 7739

• 下阈值 ≈ 7370 - 368.5 = 7001

因此：

• 指数 > 7739 或 < 7001：保护性 Put 调整回 delta≈-0.15

• 若下跌导致 Call delta < 0.20：将 Call 滚动至 delta≈0.6

品种2：黄金，从看涨期权到备兑策略

开始入场

国庆节后，黄金有了一波疯涨的行情，让我动了心思将黄金纳入策略体系。此前虽长期关注黄金及相关配置框架（例如永久投资组合中对黄金的配置），但一直没实际行动。

最开始的想法很简单，就是直接买看涨期权，等黄金涨。

但随着价格的上涨，策略遇到了问题，应该加仓，还是止盈，如何锁定收益

复杂化的失败

一开始对手上的一手黄金做了牛市价差。

随着黄金的冲高，遇到了跟上面中证一千期权一样的问题。当时的选择是把牛市价差的短腿（卖出端）买回。随着后面黄金大幅回调，触发了盈利的大幅回撤。

10月份在实验各种策略，最后搞成了相当复杂的铁鹰策略：

买入P856，卖出P880，买入P920，买入C940，卖出C976

意识到复杂结构往往并不必然带来更高的收益风险比，反而增加执行负担与错误概率。

开始寻找简单的策略

回测与选择：备兑策略

策略的目标是降低回撤，并收益率接近期货，并执行简单。

使用22年1月到25年10月的数据进行测算，对比“单纯持有期货”与若干期权增强策略。最终选择 S7_pct_covered_call_30‰（第七个验证策略）。

策略: S1_fut_only 只持有一手期货

• 年化收益率: 28.85%
• 年化波动率: 12.01%
• 最大回撤: -10.31%

策略: S7_pct_covered_call_30‰ 备兑

• 年化收益率: 24.47%
• 年化波动率: 6.13%
• 最大回撤: -5.61%

策略优点在于执行简单，最大回撤显著降低，并且不怕横盘。

黄金策略版本1

开仓

1.持有一手主力合约期货
2.卖出高于开仓价3%的看涨期权(备兑)

移仓/调仓

期权到期前3-5天移仓到下个主力合约

总结

再次感谢ai的发展，不然光上面提到的回测代码，至少要花费我一周完整的时间进行开发与测试。我业务时间本来就不多，需要的时间太长会导致中途放弃，最后回到了老路。

版本1的策略都是时间的朋友，完全不怕横盘。

版本1的最终策略清单

中证1000 MO/IM

开仓结构：

1.使用看涨期权和看跌期权合成当月的期货多头，行权价选择离指数价格低的最近一档
2.额外持有当月的保护性看跌期权，选择delta最接近-0.15这档

移仓/调仓策略：

1.当月合约到期前3天，整体移仓到次月
2.指数价格每波动5%，对保护性期权进行调仓，重新调整到delta=-0.15这档
3.如果指数下跌，导致看涨期权的delta < 0.20，调整看涨期权到delta=0.6这档

黄金

开仓结构：

1.持有一手主力合约期货
2.卖出高于开仓价3%的看涨期权(备兑)

移仓/调仓策略：

期权到期前3-5天移仓到下个主力合约