首先感谢@进化论一平 的分享。
投资的钟摆理论的实战应用
@进化论一平 提出最好的参考就是所谓的历史PE区间带。什么意思呢？这里我理解为就是统计个股历史PE，找到分位数，低于某个分位数（比如20%）时即为低估，高于某分位数（比如80%）时即为高估。当然，大家可以使用其他价值投资方法。
2）怎么判断趋势呢？
这里我主要使用均线策略
短期移动平均线从下向上突破中长期移动平均线，形成黄金交叉，此时买入；
短期移动平均线从上向下跌破中长期移动平均线均线策略，形成死叉，此时卖出。

3.钟摆理论的量化模型实现

我在JoinQuant进行了回测，为方便解读钟摆理论的量化模型程序，具体介绍如下
1. 使用研究模块获取股票池的历史PE数据（程序中取的是2005.1.1-2009.12.31）,写入文件中
2. 导入研究模型写出的文件，获取历史PE数据（这么做一是为了使股票在回测开始时就有PE数据，也可以加快回测速度）
注：这里研究获取的历史PE数据需要与回测的起始时间连接上（所以这里回测设为2010.1.1）
3. 进行回测。回测的伪码

（1）数据处理
[backcolor=rgba(136, 136, 136, 0.498039)]

（2）买卖条件部分
if 股票低估 and 股票金叉
    标记为1，可买
elif 股票高估 and 股票死叉
    标记为-1，可卖

（3）资金管理部分
if 坑满了并且有符合买入条件的股票：
     剔除坑中持有的收益排名靠后的g.num_of_change支股票，买入备选池中收益率排名靠前的g.num_of_change支股票
elif 坑没满：
      if 备选股票池中的股票数量小于可买的股票，则全部买入  
      if  备选池的股票大于可买数量，则按照收益率买

（4）回测中股票池选取得是行业龙头股，如下图所示
[backcolor=rgba(136, 136, 136, 0.498039)]

4.回测结果分析

为了测试钟摆的效果，下面将钟摆与均线策略进行了比较，均线回测源码可以参考我上一篇帖子[量化投资学习——行业龙头股均线（收益率填坑优化版）][4]
参数均选取为
    #长短均线的间隔
    g.shortMA=1
    g.longMA=60
    #      持仓持有股票数量的最大上限
    g.numHoldmax=10
    # 坑满时每次调仓量
    g.num_of_change=3
    #      设置计算几日收益率
    g.period=10

收益展示：
钟摆策略累计收益：114.77%
均线策略累计收益：17.49%
沪深300收益：0.91%
[backcolor=rgba(136, 136, 136, 0.498039)]

回测可以发现，这种钟摆理论投资体系在回测时间段的回撤大大减少了，躲过了股灾，并获得了可观利润。

更详细解释及完整代码请去  https://www.joinquant.com/post/287  克隆策略进行深入研究。

欢迎各位高手指点，该策略略有什么改进方式呢？或者本身哪里存在缺陷呢？