核心观点
　　基于Codex开发夏普率大于1的行业轮动策略。我们使用Codex，以夏普率大于1为目标开发行业轮动策略。在无监督的情况下，AIAgent选择了采用“行业趋势优选+ ETF落地+国债ETF现金管理”的主观多头框架：行业基准权重固定60%，每月末在申万一级行业中剔除“综合”行业，按过去500个交易日风险调整收益排序，选择6个行业；行业内部采用等风险权重。剩余40%配置十年国债ETF，作为不加杠杆条件下的防守与现金管理仓位。策略来源于两类长期有效的配置思想：其一是行业动量，即中期表现强、且趋势持续性较好的行业在下一阶段仍有相对优势；其二是风险平价，即在选中的行业之间按波动率倒数配置，避免单一高波动行业主导组合风险。2019年以来，基准策略年化收益率12.29%，年化波动率11.85%，夏普率为1.04，最大回撤-11.92%。
　　分析师Know-How与网格测试：基于“目标”开发的结果证明“量价轮动”是相对合适的基础框架，我们以分析师Julius de Kempenaer在2004-2005年开发的RRG（Relative Rotation Graph，相对旋转图）为核心行业轮动策略。通过与Agent进行多轮对话共同开发，通过方向排查、母策略确定、风控与样本区间敏感性测试，对超过1000余条风控规则进行网格搜索，同时对调仓频率、扩散指标平滑窗口、RRG平滑窗口、ETF映射评分方法等多维度组合参数遍历分析，最终得到最优策略。
　　最终结果与敏感性分析：分起点看，策略不是只在单一起点下有效。从2017-01-03起算，策略年化收益率为14.70%，夏普率为1.068，最大回撤为-20.13%；从2019-01-02起算，策略年化收益率为20.64%，夏普率为1.339，最大回撤为-18.86%。这说明最终版本在较长样本和较近样本中都能保持较好的收益风险比。
　　风险提示：参数选择仍然可能存在过拟合风险；交易成本只计入单边万五，未额外计入冲击成本、申赎成本、容量约束和流动性折价；实盘容量和交易摩擦仍需单独评估；ETF持仓穿透依赖定期报告持仓；实际交易中，ETF最新持仓披露存在滞后，行业暴露可能和当期真实持仓略有差异；