明天要回国了，回国前最后一个交易日红盘收盘，出国半个月，上证指数涨了1.99%，涨的最好的科创50涨了5.05%，最弱的上证50也涨了0.64%。最可气的是我自己的账户这半个月跌了1.23%，严重跑输了各大指数和可转债等权指数。
今天表现最好的无疑是科创50，再次大涨3.28%，涨幅最小的还是上证50，涨了0.34%。
申万一级行业指数中领涨的有色金属涨3.18%、电子涨2.00%、建筑装饰涨1.88%；领跌的社会服务跌2.19%、传媒跌2.02%、商贸零售跌1.34%。
个股涨比跌略多，2655只个股上涨，2102只个股下跌，涨幅中位数0.16%。
今天北向资金呈现流入趋势，沪股通净买入21.58亿，深股通净买入42.66亿，合计净买入64.24亿。
可转债今天呈现高价债好于低价债的特点，480只可转债平均上涨了0.50，对应的正股平均上涨了0.60%。持仓的20只可转债平均上涨0.38%，但由于今天下午在市场上涨的时候换了一部分筹码，结果增加了换债成本，导致最终账户合计只有涨了0.19%，再次跑输等权指数。
这半个月市场整体还不错，就是我自己的可转债大概是因为出国后水土不服，严重跑输，下周回上海应该要追上去了。
今天小市值的持仓里有大洋生物涨停了，昨天小账户在涨了20%后清仓的天路转债，今天大跌了5.81%，总算给了我一点安慰。
因为账户多金额大，又为了要降低冲击成本，所以每次换债都耗费耗费了好几天时间，后面一天到底用同样的排名还是用最新的排名？在量化投资中，即使完全相同的策略，不一样的轮动日，造成最终的结果有多少差异呢？我们以可转债从2018年年初开始轮动为例：
上面的数据来自禄得网的回测，从2018年开始，到2023年4月13日，每10个交易日轮动一次，平均持有排名最前面的20只可转债，佣金和滑点双边千3。剔除剩余年限小于1年的和价格大于150元的高价债。打分因子抱歉恕不公布明细。
我们从上面的回测结果可以看到，不同轮动日对应的结果差异还是比较大的，从2018年1月3日开始轮动的，2020年的收益率高达114.63%，但同样的策略，如果改成从2018年1月10日开始轮动，那么2020年的收益率一下子下降到50.46%，相差1倍都不止。
因为上表是从2018不同的日期开始轮动，所以2018年的数据没有可比性，我们从2019年开始计算年化收益率，最高的是2018年1月12日开始轮动，2019年起截止到2023年4月13日，年化收益率高达56.07%，最低的从2018年1月10日开始轮动的，年化收益率只有43.40%，相差12.67%，并没有出现相差一倍的情况。这也说明了短期哪怕是1年，不同轮动日的影响大，但长期来看影响会缩小，出现均值回归的现象。
另外2019年起年化最大的轮动日2018年1月12日的策略，对应2023年的收益率只有6.43%，还跑输了等权指数。而2018年1月15日的轮动日，对应今年的收益率5.79%是所有轮动日里垫底的，再看前面两年，2021年的89.96%、2022年的26.26%，都是10个不同的轮动日里最高的，再次出现均值回归的现象。但我们也不能说今年表现最好，明年就一定下跌，因为2018年1月15日轮动日，在2021、2022年连续强了两年了。所以不能频繁的换策略，当然也不能一条路走到黑。其中的把握还是需要经验。
从上面的讨论中我们可以得到结论：不同轮动日对应的结果，在短期内影响很大，长期影响减弱。其中的规律是不确定的。即使这样，通过量化回测长期大概率的跑赢基准，至少在目前的A股还是一件可行的事情。