Python实现时间序列动量策略：波动率标准化让量化交易收益更平稳

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来 源： Deephub Imba 本文 共3300字 ，建议阅读 5 分钟 本文将系统性地分析波动率调整时间序列动量策略的机制原理、实施方法以及其在现代量化投资框架中的重要地位。 时间序列动量策略（Time-Series Momentum, TSMOM）作为量化交易领域中最为持久且被深入研究的策略类型之一，其核心理念相对简明：对于显示上升趋势的资产建立多头头寸，对于呈现下降趋势的资产建立空头头寸。尽管历史数据表明此类策略具有盈利性，但传统TSMOM策略存在一个显著缺陷：风险敞口的不稳定性，这种特性往往导致投资者面临较为波动的收益体验。波动率调整技术作为一种高级的策略优化方法，通过维持相对稳定的风险水平来解决这一问题，从而实现更为一致的风险特征。 时间序列动量策略建立在价格运动惯性这一基础假设之上。该策略通常通过计算资产在特定历史期间 ………………………………