跷跷板的直觉，来自三个「看起来当然」的假设
红利低波是防守资产，科创板是进攻资产。如果两者真的此消彼长，那么「红利贵了就把钱挪过去」既能避险又能吃成长——听上去没有破绽。
这三条，一条一条被打掉
- 负相关不成立。红利低波与四只科创 ETF 的全样本相关系数在 −0.188 到 +0.145 之间，滚动 60 日为正的交易日占比约一半；2024 年还是明显正相关（+0.22 ~ +0.40），反向关系只在 2026 年出现过。
- 切换时机不稳定。用「收盘价 > 120 日均线」+「60 日动量 > 0」判断趋势，两个都是滞后指标：等它转弱时跌幅已相当可观。
- 切换跑不赢固定配置。在重要的那个区间里，连「完全不择时」的固定 50/50 都比动态跷跷板强，而且几乎不花换手成本。
不许只看「谁年化高」：四层分解
只看总收益，永远分不清「配了科创」和「切得准」。所以把收益拆成四层，逐层问：这一层到底贡献了什么？
| 组别 | 规则 | 作用 |
|---|---|---|
| A 红利六档 + 现金 | 按股息率分位分六档决定红利仓位，其余留现金 | 基准（Baseline） |
| B 固定比例 | 红利/科创固定 80/20、70/30、50/50，月度再平衡 | 检验「只是加了点高波动资产」 |
| C1 动态跷跷板 | 红利减仓释放的资金转投科创，科创上限 20% 或 30%，趋势过滤 | 被检验的主角 |
| C2 估值 + 趋势 | 在 C1 上再叠一层科创 PE 分位门槛 | 加估值能不能救回来 |
| D 机械强制轮换 | 红利一降仓就把钱全塞进科创（无现金） | 证伪用：收益最高往往最危险 |
| E 单腿持有 | 100% 红利 / 100% 科创 / 100% 现金 | 拆出「资产本身」的贡献 |
回测口径（可复现的那部分）
数据：WeStock 日线，前复权；区间按 ETF 上市日硬截断。执行：t 日收盘出信号 → t+1 日开盘按目标权重调仓（无前视）。 成本：单边 5 / 10 / 20bp 三档并行；整手 100 份；初始资金 50,000 元；不加杠杆；现金收益按 0 计。 红利信号：由指数 PR/TR 日收益差重构并做常数校准（常数不影响分位，因为分位是序数统计）。
自己动手：换区间、换科创腿
下面这张表就是全部结论的入口。先选区间，再选科创 ETF，然后看「动态跷跷板」和「红利六档 + 现金」的差距——尤其是最后两列。
| 组别 | 年化 | 累计 | 最大回撤 | Calmar | 夏普 | 资金使用率 | 科创仓 | 5 万终值 |
|---|
成本按单边 10bp 计；「资金使用率」= 平均投入市场的比例，其余为现金。
净值曲线：所有分岔，都发生在同一段时间
两条示例曲线（内置月度净值）。点击图例可显示 / 隐藏对应曲线；默认隐藏「100% 红利持有」以便看清其余几条。
同一套代码，换个起点就换个答案
这是整份研究最关键的证据。它不需要任何参数调优，只需要把回测窗口往前挪 15 个月。
| 组合 | A 年化 / Calmar | C1 年化 / Calmar | C1 最大回撤 | 判读 |
|---|---|---|---|---|
| W2025 × 589000（科创综指） | 8.65% / 2.03 | 6.77% / 0.96 | −7.02% | C1 三项全输 |
| W2025 × 588080（科创 50） | 8.65% / 2.03 | 8.53% / 1.28 | −6.66% | 年化接近，Calmar 明显低 |
| W2025 × 588220（科创 100） | 8.65% / 2.03 | 9.75% / 1.24 | −7.89% | 年化略高，风险调整后更差 |
| W2025 × 588200（科创芯片） | 8.65% / 2.03 | 17.71% / 1.86 | −9.52% | 年化高，Calmar 仍不如 A |
| W2023 × 588080（科创 50） | 10.52% / 0.86 | 14.30% / 1.16 | −12.28% | C1 明显更好 |
| W2023 × 588220（科创 100） | 10.52% / 0.86 | 15.01% / 1.22 | −12.28% | C1 明显更好 |
| W2023 × 588200（科创芯片） | 10.52% / 0.86 | 21.17% / 1.65 | −12.81% | C1 明显更好 |
为什么 W2025 会输：规则自带的「结构性漏水」
红利低波的股息率分位在 W2025 大部分交易日落在「减仓 / 回避」档（388 个交易日里约 273 天，占 70%），A 组平均资金使用率只有 33.7%。
C1 想把这份「释放出来的资金」投给科创，但被科创上限 30%卡住：红利仓 15% 时理论上可释放 85%，科创最多只给 30%，剩下 55% 只能躺现金、拿 0 收益。
这不是实现 bug，是规则自带的结构性拖累——所以它不会因为换个参数就消失。
为什么 W2023 会赢：那 15 个月的科创太强
W2023 区间里 100% 持有科创芯片年化 42.01%。任何「多配科创」的规则都会显得英明。
注意 D 组（机械强制轮换）在这个区间年化 28.60%——它一点都不聪明，只是「红利一降仓就把钱全塞进科创」，本质是科创的高 Beta。
但在 W2025 里，D 的 Calmar（1.95）仍低于 A（2.03）——收益最高，风险调整后并不最优。这恰恰是警示。
四层分解：把「赚的钱」拆开看是谁挣的
下表数值是相对基准的差额（pp = 百分点）。重点看第 ③ 层——它是跷跷板唯一真正的贡献。
| 区间 × 科创腿 | ① 分散化 Δ年化 | ② 红利择时 Δ年化 | ③ 科创择时 Δ年化 | ③ ΔCalmar | ④ 机械轮换 Δ年化 |
|---|---|---|---|---|---|
| W2023 × 588080 | +7.77 | −0.99 | +3.78 | +0.31 | +18.08 |
| W2023 × 588200 | +18.88 | −0.99 | +10.65 | +0.80 | +36.40 |
| W2023 × 588220 | +5.50 | −0.99 | +4.50 | +0.37 | +18.54 |
| W2025 × 589000 | +10.15 | +1.73 | −1.88 | −1.07 | +28.51 |
| W2025 × 588080 | +10.15 | +1.73 | −0.12 | −0.75 | +30.60 |
| W2025 × 588200 | +23.67 | +1.73 | +9.07 | −0.17 | +60.49 |
| W2025 × 588220 | +13.86 | +1.73 | +1.11 | −0.80 | +36.86 |
相关性检验：跷跷板的地基
| 科创腿 | 样本(天) | 全样本 r | 滚动60日为正占比 | 红利最差5%日 → 科创上涨 | 2024 年 r | 失效期最深回撤 |
|---|
「红利跌 → 科创涨」不是稳定规律：全样本相关性接近 0、甚至微正，转正占比约一半，2024 年明显正相关，反向关系只在 2026 年出现。
失败现场：2026-06-30 起的那一段
所有组合的「C1 相对 A 最差阶段」都集中在这里——科创在两个月里跌了 24% ~ 37%，而 C1 的相对回撤达 −10% ~ −13%。
失效机制很朴素：趋势条件（MA120、60 日动量）都是滞后指标，等它转弱时跌幅已经很深，5 日确认期又进一步延后退出。顶部没减够，下跌吃满程。
这正是「趋势跟随」的固有短板：能过滤震荡，但对快速反转无能为力——而快速反转恰恰是跷跷板最需要保护的时候。
C2 加估值门槛：有希望，但救不回来
在 7 个组合里有 5 个，C2 的 Calmar 高于 A，也高于「等仓位固定配置」的对照。样本内确实比完全不看估值好一点。
但一致性崩塌：同一个科创板、同一天，四只指数的 PE 分位均值差 62.2pp，55.7% 的交易日出现「一只极贵（≥90）而另一只不贵（<70）」。
于是换一个估值基准指数，结论就翻转：科创 50（分位均值 90.6%）→ Calmar 2.52（优于 A）；科创 100（36.5%）→ 1.26（劣于 A）；科创综指（43.5%）→ 0.98（劣于 A）。
敏感性：49 组比较，27 组跑赢——两边都有
| 区间 × 科创腿 | 7 个变体里跑赢 A 的个数 | 平均 ΔCalmar | 平均 Δ年化 |
|---|---|---|---|
| W2023 × 588080 | 7 / 7 | +0.33 | +3.99pp |
| W2023 × 588200 | 7 / 7 | +0.76 | +10.07pp |
| W2023 × 588220 | 7 / 7 | +0.38 | +4.70pp |
| W2025 × 589000 | 0 / 7 | −0.69 | −0.15pp |
| W2025 × 588080 | 1 / 7 | −0.45 | +1.33pp |
| W2025 × 588220 | 2 / 7 | −0.38 | +2.38pp |
| W2025 × 588200 | 3 / 7 | +0.04 | +9.27pp |
这张表就是全部结论的浓缩：W2023 的三个组合全部变体都跑赢，W2025 的四个组合几乎全部跑输。与参数好坏无关，与起点有关。
结论：不建议做这个轮动
不是「参数还没调好」，而是「结论随样本区间翻转」——这是策略不稳健的定义。
动态跷跷板不稳健 否决
W2025 区间 C1（上限 30%）年化 6.77%、回撤 −7.02%、Calmar 0.96；A 组 8.65%、−4.25%、2.03——三项全输。W2023 区间又反过来赢。换起点就翻盘，不能上实盘。
「看起来有效」主要来自行情，不是择时 错觉
区间里 100% 持有科创年化 22% ~ 42%。任何多配科创的规则都会赚钱。把「配了科创」的贡献（①）扣掉后，真正的择时增量（③）在关键区间是负的。
连「完全不择时」都打不过 关键反证
W2025：固定 50/50 年化 17.07%、固定 70/30 为 13.54%，都高于 C1 的 6.77%，而固定配置几乎不花换手成本。真正决定收益的是「有没有配科创」，不是「什么时候切」。
负相关这个前提，本身不成立 前提崩塌
全样本相关性 −0.188 ~ +0.145，转正占比约一半，2024 年明显正相关。把跷跷板建在「负相关」上，等于把房子建在没有的地基上。
要配科创，就用固定比例 + 再平衡 替代方案
如果确实想要科创的成长弹性，用固定比例（如 80/20、70/30）加月度再平衡。它把「配置」和「择时」分开：拿你想拿的 Beta，不假装自己能预测切换点。
加估值门槛有希望，但不足以部署 待验证
C2 在 5/7 个组合上 Calmar 更好，但换个估值指数就翻盘（四指数同日分位差均值 62.2pp），且样本只经历一次科创大跌。若将来要做，也应做成极简形态（多指数共识 + 极高分位才降一档），而不是完整的跷跷板。
这项研究给普通投资者的，是一套「验伪」的提问方式
你可能永远不会去写回测代码，但你一定会在某个群里看到「A 跌就买 B，历史年化 XX%」。下面四个问题，能挡掉大部分这类故事。
把「那条腿」换成不涨的资产，结论还成立吗？
本案例里，把科创换成任何高 Beta 资产，「轮动」都会显得有效——因为赚钱的是资产本身，不是切换动作。
换一个起点，还成立吗？
同一套规则，起点从 2023-12 挪到 2025-03，年化从 14.30% 掉到 6.77%。只在某一段有效的策略，等于没有策略。
它比「同样的平均仓位、但不择时」更好吗？
这是最容易被跳过的一步。C2 看着能跑赢基准，但一加上「等仓位固定配置」的对照，增量就没了大半。任何择时策略都必须先打败这个基线。
前提被单独验证过吗？
「红利跌、科创涨」听着像常识，但全样本相关性约等于 0。相关性是随时变的，不能拿某一年（2026）的现象当规律。
三个误区，代价都不小
把「配置收益」当成「择时能力」。组合里加了一条高波动资产，收益自然会变高——这不代表你会选时点。分开算，才知道钱是谁挣的。
用「机械轮换的最高收益」证明轮动有效。本案例中 D 组（红利一降仓就把钱全塞科创）在两个区间年化都最高，但它的 Calmar 并不优于 A，换手最高、成本最高。收益最高往往说明它承担了最多风险。
先把「固定配置」做成基线，再考虑要不要择时。基线不花换手成本、不需要判断、不会因为起点不同而翻盘。只有当择时策略稳定打败它，才值得为它付成本与心力。
- 用固定比例表达观点，而不是用轮动开关
- 比例按你能承受的回撤定，不按收益预期定
- 用月度或季度再平衡，别按情绪调
- 先接受「这条腿可能拖累几年」
- 科创板未来会不会涨（它只检验「怎么配」，不预测方向）
- 哪只科创 ETF 最好（样本 1.6~2.8 年，谁都不敢下结论）
- 你的具体比例该是多少
- 一个在更长样本上一定成立的最优规则
必须说清的局限
样本短是这项研究最硬的约束，也是「不稳健」结论的一部分原因。
- 样本短。ETF 真实可交易历史仅 2.8 年（W2023）/ 1.6 年（W2025），年化收益与最大回撤受单一行情阶段影响极大，不构成长期验证。科创系列指数本身历史也短（科创 50 指数 2020 起、科创综指 2025 起），延长样本的边际价值有限。
- 只经历一次科创大跌。「高位退出」只被验证过一次，等于一个观测点，无法区分「规律」与「运气」。
- 红利信号是重构序列。官方估值文件只保留近 20 个交易日，历史信号由指数 PR/TR 日收益差累积并按常数校准。常数不影响分位（分位是序数统计），但真实生产值存在约 10 个交易日的「滞后入账」，回测信号因此比实时信号更平滑。
- 滑点用固定 bp 近似。未建模冲击成本；轮动组换手更高（年均 3~4 倍），实际成本可能高于表中。
- 「上限」是软约束。实测科创仓最高到过 44.69%，已在正文披露，并做了硬约束变体检验（结果更差）。