【原】2023年投资思路&django-ninja框架导入

AI量化实验室 2023-10-12 发布于北京

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今天我们——原创文章第151篇，专注“个人成长与财富自由、世界运作的逻辑，AI量化投资"。2023年新年第一天。

昨天挥别2022年，迎接2023年。的计划，把投资计划变成一个系统——所谓系统就是“每天都会做的事情”。优先做主动投资相关的事情。

按昨天的规划：主动投资能力、技术能力、写作（社群）。

01 投资篇

我的大类资产组合的年度绝对收益-7%。就是大类资产配置、动态再平衡的结果，年度最大回撤差不多在-9%以内。

集思录有人晒出了2022年的投资总结：绝对收益-8%。转债收益9%，A股-2%，境外-33%。

这位兄弟转债收益（双低轮动策略，这个策略比较容易量化，震荡市比较稳健，上升市容易错过涨势）不错，A股的投资相对收益也算高了，毕竟大盘下跌了15%。他主要的亏损在投资了美股的对冲基金。

关于“折腾不如躺平”的逻辑。

这里有几个大结论有点意思：

单一资产的时间序列择时，能够显著降低最大回撤，但不能提供更高的投资收益。

这个结果符合逻辑，但反很多人的直觉。当然，这里它所指的序列择时，是“均线择时”。就是均线择时可以有效降低回撤，但无法提供额外的alpha。

我在前面的文章也提及过，单资产择时是投资里最难的，很多人迷恋追涨杀跌做波段，这几乎是个不可能完成的任务，但确实能有效降低回撤。

多资产的动量横截面择时，则正好相反：能够提供高于多资产均值的投资收益，但最大回撤的增幅会更大。

单资产择时，增加资产类别，长期看不能有效提升收益，收益本质上是资产本身的beta决定的。——当然，这里的数据分析更多是通过成熟市场得出，这应该就是资产配置是归宿。A股现在还是散户市，alpha还是有的。

找到优质的长期向上的资产类别，大类资产类别里，找到长期跑赢市场基准的指数，比如消费、医药，科技等。——这就是我大类资产配置的核心底层逻辑。

股票的经营业绩最多提供10-15%的长期年化回报；如果想要进一步提高投资收益，则必须赚取波动的钱 —— 也就是，必须要短炒。

另一个网友的总结，他的绝对收益是-2.7%。

2016年36%；
2017年22%；
2018年17%；
2019年22%；
2020年25.3%；
2021年38.4%；
2022年-2.7%。

这绝对是一个高手了，今年的市场也没有赚到钱。如下是他的2023年计划。

2023年将全力可转债！策略依然是以双低为基础的多因子轮动策略，同时剔除一些低波动的转债、有违约可能性的转债。

理由如下：

1、疫情即将过去，下一步必然拼经济；

2、双低可转债估值目前不算贵，处于相对合理的状态，特别是在2022年里算是相对低点；

3、市场涨跌难以预测，但可转债至少还有债性保底，在分散分散再分散的策略下，这是个概率占优的游戏，长期按策略轮动明显是具有相对收益的。

从估值，动量，概率的角度，我认同这个策略——双低为基础的多因子可转债轮动策略。后续我来量化建模。

02 技术篇

从drf切换到django-ninja。

drf是一个传统以model驱动的rest框架，可以对一个模型进行CURD。但fastapi给了我一个提示，现代后端系统不完全是一个rest标准，不是把model当成资源这么简单，会涉及到缓存、nosql，分布式等等。传统rest api应用起来挺麻烦。

django-ninja与fastapi“长得”几乎一样，就是受fastapi启发，但可以与django原生生成整合到一起，即可以获得django的orm, admin的优势，同时还可以获得fastapi的异步，swagger，pydantic的数据校验能力。

api本身就是一个json_response，对一个dict字典结构进行序列化后返回的过程。ninja类似fastapi做了入参与出参自动解析与校验的工作，可以省下我们一些工作量，另外就是swagger的界面整合，还是router路由等。

当然api工作本身有一个权限与认证的过程，这个相对更加重要。现在前后端分离不可能使用session-auth，这个基本不用了，主要是jwt的token认证机制。

今天我们主要搞搞基本django-ninja的jwt机制。

from ninja.security import HttpBearer


class AuthBearer(HttpBearer):
    def authenticate(self, request, token):
        if token == "supersecret":
            return token

header里需要带 Authorization字段， Bearer TOKEN。

curl -X 'GET' \
  'http://127.0.0.1:8000/api/common/test_auth' \
  -H 'accept: */*' \
  -H 'Authorization: Bearer aaa'

这个HttpBearer是会从header里取出Authorization后面的TOKEN。

这里的auth可以是任意可执行的函数，比如校验ip的黑白名单等。还有api key的场景，无论是在query key，header里或者cookie里，ninja都有一些支持，其实自己实现也不复杂。

https://github.com/jmwri/simplejwt

simplejwt封装了encode， decode功能。

from datetime import datetime

from simplejwt.jwt import Jwt, decode

SECRET_KEY = '123456'
# token 有效时间 时 分 秒
TOKEN_LIFETIME = 12 * 60 * 60


class JwtUtils:
    @staticmethod
    def get_token(payload):
        time_now = int(datetime.now().timestamp())
        valid_to = time_now + TOKEN_LIFETIME
        jwt = Jwt(secret=SECRET_KEY, payload=payload, valid_to=valid_to)
        return jwt.encode()

    @staticmethod
    def get_payload(token):
        return decode(SECRET_KEY, token)[1]


    @staticmethod
    def is_timeout(payload):
        time_now = int(datetime.now().timestamp())
        if payload['exp'] < time_now:
            return True
        else:
            return False


if __name__ == '__main__':
    token = JwtUtils.get_token({'username': 'admin'})
    print(token)
    payload = JwtUtils.get_payload(token)
    print(payload)
    print(JwtUtils.is_timeout(payload))

本质上，就是把一个字典进行加密，使用同一个SECRET_KEY可以对数据进行解密，取出数据。

使用如下AuthBearer可以给任意一个api请求做jwt校验，token是自动获取的，其实就是从header里的meta取出authorization里的token。然后写自己的检验逻辑即可。若返回False就是一个401的错误。

class AuthBearer(HttpBearer):
    def authenticate(self, request, token):
        payload = JwtUtils.get_payload(token)
        username = payload.get('username')
        print(username)
        # if username == 'admin':
        #    return False
        return True

校验成功之后，类似session机制，需要拿到current_user对象，session验证是把对象保存在session里，而jwt模式下，可以从token里解出user_info。

@router.get("/test_auth", auth=AuthBearer())
def bearer(request):
    user_info = get_user_info_from_token(request)
    return {'message': 'test_auth正常使用', 'user_info': user_info}

get_user_info_form_token的代码如下：

def get_user_info_from_token(request):
    token = request.META.get("HTTP_AUTHORIZATION")
    token = token.split(" ")[1]
    user_info = JwtUtils.get_payload(token)
    return user_info

其实框架只是把一些例行性的功能做了封装。

在熟悉机制之后用比较好，省不少模板代码。但从学习的角度，还是自己从更基础的代码开始实现会更好掌握。

小结：

投资的角度，主动投资并不容易。A股 alpha有些机会，可转债双低轮动也许有机会。前后端分享django+ ninja是个不错的选择。