投资策略分析：十年年化32.2%，夏普比1.31的动量斜率策略（策略源码+数据下载）
原创内容第848篇，专注智能量化投资、个人成长与财富自由。
竹杖芒鞋轻胜马，谁怕？一蓑烟雨任平生。
回首向来萧瑟处，归去，也无风雨也无晴。
苏轼被贬黄州期间，借雨中徐行的意象，表达对人生荣辱得失的超越。风雨象征困境，"任平生"的洒脱与"也无风雨也无晴"的淡然，体现了他对意义的理解——意义不在外境，而在心境。
在财富自由的路上，打工人的想象天花板是A8，有人写的说A8.5是上限。
但工薪族能想象的空间，加上超强的理财投资能力，也就是A8水平。
昨天咱们在新平台上提交了一个十年年化30%的策略：年化30%有多牛？10年翻13倍！普通人如何实现？
今天我们换一个因子：
name = "大类资产斜率轮动"symbols = ['159934.SZ', # 黄金ETF（大宗商品）'513100.SH', # 纳指100（美股科技）'510300.SH', # 沪深300ETF'159915.SZ' # 创业板ETF （A股成长）]benchmark = "510300.SH"[date]start_date = "20140101"end_date = ""[factors]exprs = [ "slope(close,25)",]names = [ "slope_25",][period]algo = "RunDaily"[selection]algo = "SelectAll"buy_rules = []buy_at_least_count = 1sell_rules = []sell_at_least_count = 1[order]factor = "slope_25"topK = 1dropN = 0is_desc = true[weight]algo = "WeighEqually"[weight.fixed_weights]
使用dify这样的低代码平台的好处，在于可以整合，使用LLM的能力，快速交付一个应用。 而且部署，更新都比较方便。 我会使用dify在金融、量化、投顾领域做一些尝试。
对于我们会写代码的人而言，低代码本身不是重点。 重点在于dify的模块化，扩展性，以及部署（相当于微服务化）。 我们可以通过代码扩展相应的能力和补充相应的数据，接入到一个个Agent里，然后直接以“微服务”的方式提供出终端应用。 这个开发和维护成本，就比自己从零搭架构要小得多。
吾日三省吾身
自动化，智能化。
专注，聚集，收敛以及长期主义。
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