用Qwen 3.6 Flash復盤股票賬戶

五一長假，看了下前四個月的股票賬戶表現，12.8%還算是一個過得去的數據。

當然，我是多資產輪動的思路，所以其實對回撤的看重，甚至要勝于收益本身——尤其是春節過后引入BIAS的止盈機制，就是為了控回撤。

很可惜，券商APP軟件，沒法導出收益率曲線，沒法直接做更細致的分析。

幸好，軟件中有一個功能，可以呈現逐日的收益率。

上古時代，要想利用這樣的數據，就得手工一個個輸入Excel了。但大模型時代，這類數據雖然無法導出，但一樣可以快速用上。

將四個月的逐日收益率數據分別截圖導出，到CherryStudio里面，調用我最近常用的低價多模態模型Qwen 3.6 Flash來識別。

很快，模型就導出了CSV文件，一共花費0.026元，相比節省的人力，這個開銷簡直不值一提。

有了CSV，用Pandas解析，并合并萬得偏股混合型基金指數的數據，就有了下圖。

首先要提醒的是，因為逐日收益率只有兩位小數，所以逐日累計后，肯定會造成誤差。用前四月逐日收益率數據算出的前4個月收益率是13%，比APP算的高了0.2%，這就是誤差。要更嚴謹，其實是導出逐日收益值，再配合期末賬戶凈值算出逐日賬戶凈值，會更精準——但因為我1月涉及一筆轉入，這個方案還需要更復雜的調整，我只是要看個大概，就作罷，不精益求精了。(注：后來算了下，發現我用的是時間加權，券商軟件用的是資金加權，更多是算法差異)

從上圖可以看到，2月初的那波回撤還是挺兇的，甚至比萬得偏股混合型基金指數還狠，關鍵就是當時重倉黃金ETF和有色ETF，雖然知道已經飆升到離譜，但只是通過再平衡減持浮盈，力度不夠狠，所以在后面黃金單日暴跌中就挨刀了。

后來看國聯民生證券葉爾樂的研報，提到用乖離率來止盈，具體的思路在《一個黃金短線逃頂指標》也有介紹。

回測了一下，發現其實對我的動量輪動，一樣有效，不僅提升收益率，還能降低回撤。所以春節后就啟用了，靠著它，在后面華寶油氣、豆粕ETF的沖高行情中就及早離場，階段性可能少賺，但回撤會好許多。最近創業板指和科創50上，也是如法炮制。

也正因此，關于BIAS，我寫了好幾篇：

• 從BIAS看慢牛不易
• 越來越愛BIAS
• BIAS最近為什么好用

如今通過Qwen 3.6 Flash匯總數據，拉出回撤曲線，就更明了了。春節后尤其是三月份開始，回撤曲線就要舒服不少。

當然，2個月的數據太短，不能說明什么。

但有Qwen 3.6 Flash加成，跑通了快速導出收益曲線進一步分析的流程，以后就可以持續跟蹤了。

不亦樂乎！