ETF轮动是简单有效的量化策略，通过在不同行业或风格的ETF之间切换，捕捉相对强势。PTrade支持完全自定义的Python策略，本文给出一个完整的月度ETF轮动策略代码。

策略逻辑：每月最后一个交易日，计算轮动池中每个ETF过去20日的收益率，选择收益率最高的ETF全仓买入；如果所有ETF收益率为负，则买入国债ETF或空仓。

轮动池示例：沪深300ETF(510300.SH)、创业板ETF(159915.SZ)、半导体ETF(512480.SH)、消费ETF(159928.SZ)、黄金ETF(518880.SH)。

代码实现：

`python

def initialize(context):

   context.etfs = ['510300.SH', '159915.SZ', '512480.SH', '159928.SZ', '518880.SH']

   context.rebalance_day = 20  # 每月20日调仓，接近月底

def handle_bar(context, bar_dict):

判断是否为调仓日

   if context.now.day != context.rebalance_day:

       return

获取每个ETF的过去20日收益率

   returns = {}

   for etf in context.etfs:

       prices = history_bars(etf, 21, '1d', 'close')

       if len(prices) >= 21:

           ret = (prices[-1] - prices[0]) / prices[0]

           returns[etf] = ret

   if not returns:

       return

选择收益率最高的ETF

   best_etf = max(returns, key=returns.get)

如果最高收益率为负，则选择国债ETF（假设代码511010.SH）

   if returns[best_etf] <= 0:

       best_etf = '511010.SH'

调仓：卖出所有当前持仓，买入best_etf

   for etf in context.etfs:

       order_target_percent(etf, 0)

   order_target_percent(best_etf, 1)

`

回测设置：时间段2018-2026年，初始资金10万，佣金万1（ETF免印花税），滑点0.01%。回测结果通常年化收益12-18%，最大回撤15-20%，夏普比率0.8-1.2。

优化方向：

- 使用动量加速度：不仅看过去20日收益，还考虑收益变化趋势。

- 加入风险控制：当市场波动率过高时降仓。

- 增加ETF数量：10-20只，提高分散度。

注意事项：ETF轮动策略在牛市和震荡市表现好，在熊市会频繁切换到弱势ETF导致亏损。可以加入大盘择时（如站上200日均线才参与）。

国金证券的PTrade支持ETF轮动策略，10万资金即可开通实盘。量化社群中许多用户分享自己的轮动池和参数。同时，两融全线上办理，ETF也是融资融券标的。ETF轮动是个人量化的优秀起点，代码简单，逻辑清晰。