Bigquant AI量化策略

小市值轮换 | 年化收益率: 32.75% | 累计收益率: 2552.02% | 最大回撤低于: 45.44% | BigQuant AI量化策略

核心思想:以流通市值为打分因子,择取流通市值最小的3只股票,利用规模因子(Size)寻求超额收益。选股逻辑:在上、深、北三市主板/创业板范围内,剔除ST与停牌股票,要求上市>365天、PE_TTM>0,并仅限指定申万行业与主要指数成分股。持仓与调仓:每次调仓选取得分最小的3只,等权分配全天总仓位(总仓位100%),每只约33.3%;调仓频率为5个交易日一次(以开盘价发出买卖委托),不在目标列表的持仓全部清仓。风险控制:通过基本面过滤(PE>0、上市时长、非ST、剔除停牌)和固定持仓数量控制组合集中度;注意策略高...

高息股筛选策略 | 年化收益率: 9.15% | 累计收益率: 132.64% | 最大回撤低于: 33.7% | BigQuant AI量化策略

策略以高股息率为核心选股信号,在沪深300成分股中通过股息率截面Z-score排序并结合阈值进行交易。具体规则:每月调仓,开盘价成交;当日股息率≥6%且未持有或有目标仓位时纳入买入池,按score映射的基准权重在买入池内归一化后等额/比例建仓(总仓位为1);股息率跌破4%则清仓;股息率在4%–6%之间的持仓维持不动以降低换手。实现细节包含交易手续费/最低费用设置、遇缺失数据时保持原位不盲动。该策略为多头、收益导向的价值/红利策略,适合追求现金回报率的中长期组合,但需关注股息可持续性与行业集中风险。

牛市看涨价差策略1 | 年化收益率: 15.26% | 累计收益率: 20.3% | 最大回撤低于: 11.93% | BigQuant AI量化策略

牛市看涨价差策略:通过买入较低行权价的看涨期权并卖出较高行权价的看涨期权来构建看涨头寸。这是一种借方价差策略,适合温和看涨的市场预期。\n\n策略构成:\n- 买入1个较低行权价的看涨期权(平值或轻度价内)\n- 卖出1个较高行权价的看涨期权(价外)\n\n每隔5天调仓一次。

熊市看涨价差策略 | 年化收益率: 67.1% | 累计收益率: 18.91% | 最大回撤低于: 3.74% | BigQuant AI量化策略

熊市看涨价差策略:通过卖出较低行权价的看涨期权并买入较高行权价的看涨期权来构建看跌头寸。这是一种贷方价差策略,通过时间价值衰减获利,适合温和看跌的市场预期。\n\n策略构成:\n- 卖出1个较低行权价的看涨期权(平值或轻度价内)\n- 买入1个较高行权价的看涨期权(价外)\n\n每隔5天调仓一次。

卖出跨式期权策略 | 年化收益率: 36.74% | 累计收益率: 50.27% | 最大回撤低于: 18.51% | BigQuant AI量化策略

卖出跨式策略:同时卖出相同到期日、相同行权价的看涨期权和看跌期权。行权价选择最接近标的价格的50整价格(平值期权),收取权利金赚取时间价值,适合预期市场波动较小的震荡行情。每隔5天调仓一次。

基于LightGBM排序算法的多因子选股策略 | 年化收益率: 36.03% | 累计收益率: 46.37% | 最大回撤低于: 7.51% | BigQuant AI量化策略

本策略的核心思路是“多因子特征提取+LightGBM排序建模+系统化交易执行”,选取估值、市值、动量、反转、波动、换手等多维度核心因子,同时加入过滤因子剔除无效样本,构建全面的股票特征矩阵

五股等权年调仓 | 年化收益率: 17.8% | 累计收益率: 385.73% | 最大回撤低于: 42.91% | BigQuant AI量化策略

策略核心为对固定的五只A股(在代码中明确指定五个标的)进行等权持有、年度再平衡的被动型组合策略。选股逻辑并不基于因子排序,而是直接从股票池中筛选出指定的五只标的;持仓数量固定为5只、总仓位归一为100%,单只目标仓位约为20%。调仓规则为每年第1个交易日按目标仓位下单(先卖出非目标持仓,再按目标仓位建仓),使用当日开盘价成交(order_target_percent),日频交易但仅在再平衡日交易。回测区间可配置(示例为2015‑01‑01至2024‑12‑31),交易成本设置为买入0.03%、卖出0.13%且最低每笔5元。风险控制较少(...

小市值低波动双组合风控策略 | 年化收益率: 22.47% | 累计收益率: 176.63% | 最大回撤低于: 17.44% | BigQuant AI量化策略

核心功能:动态仓位管理,根据回撤自动减仓 仓位控制规则: - 回撤 < 15% → 满仓 100% - 15% ≤ 回撤 < 20% → 减仓至 70% - 回撤 ≥ 20% → 减仓至 50% 净值创新高后,立即恢复满仓100% 策略特点: • 双因子对冲:小市值(进攻)+ 低波动(防守) • 智能风控:基于净值回撤的动态仓位管理 风险提示: • 历史回测不代表未来收益 • 小市值股票存在流动性风险

质量、低波、可转债选股策略 | 年化收益率: 19.64% | 累计收益率: 78.2% | 最大回撤低于: 14.34% | BigQuant AI量化策略

从当期持有存续可转债的 A 股正股中,筛选出盈利能力达标(ROE > 5%)的股票,再按20日均换手率从低到高排序,结合行业分散约束,最终等权持有换手率最低的10只股票,每 15 个交易日调仓一次。

主力介入小盘成长 | 年化收益率: 2.62% | 累计收益率: 7.75% | 最大回撤低于: 34.86% | BigQuant AI量化策略

策略核心在于选取业绩高增长且获主力持续买入的小盘成长股,以市值从小到大打分并等权持仓。选股条件:剔除科创板/ST/停牌股,流通市值>5亿、上市>90天、净利润同比与营业收入同比均>30%、0<PE_ttm<50、PB<5;近5日主力净流入累计>0且至少3天为正,当日总体资金不净流出。交易规则:每5个交易日调仓一次,按总仓位100%等权分配,最多持仓10只;开盘价成交;持仓外的标的全部清仓。风险控制:基本面与估值约束、流动性过滤、主力流向为正、剔除异常股与最小持仓数限制、按订单计手续费并设置最低费用。适合捕捉中短期...

BBI短线突破 | 年化收益率: 8.73% | 累计收益率: 27.28% | 最大回撤低于: 21.61% | BigQuant AI量化策略

策略基于短中期均线BBI(3/6/12/24日均线平均)捕捉小市值股票的短线突破。选股池为主板/创业板/科创板及主要指数成分股,剔除停牌/ST、需至少365日历史且PE>0。开仓条件:当日收盘价突破BBI、前一日未突破且当日涨幅>5%(open_signal)。以流通市值升序打分,最多持有3只、等权分配(满仓情况下每股约1/3仓位),以次日开盘价建仓。每日判断止损止盈:持仓前5日内若当日收盘低于BBI且单日跌幅>5%则止损;连续3日收盘低于BBI则隔日止损;持股超过5日(第6日起)全部止盈。高换手、短周期(以日为频率)策略,旨在捕捉短期强...

红利质量多因子 | 年化收益率: 26.5% | 累计收益率: 209.71% | 最大回撤低于: 24.16% | BigQuant AI量化策略

策略以股息率为核心,辅以盈利质量(ROE)与短期动量构建多因子得分:score=a股息率z +bROE z +c12日动量z。池选范围覆盖上/深/北交所,剔除停牌与ST;再过滤掉市值最低20%、PE非正或不在估值前40%的标的,且要求股价≤30元、ROE>0、股息率>0。每次按得分降序选取6只股票,等权建仓(总仓位100%,单只约16.7%),仅在每30个交易日的调仓日执行,买卖以次日开盘价成交。风控通过基本面筛选、市值与价格下限及交易费用模型控制风险;无硬性止损,组合集中度高,适合追求红利稳定与质量提升的中长期A股增强策略,基准为沪深300...