低PE与高EPS的组合策略 | 年化收益率: 54.32% | 累计收益率: 545.26% | 最大回撤低于: 29.54% | BigQuant AI量化策略
该策略以风险控制和价值投资为核心，通过多维度筛选构建投资组合。在基本面指标上，剔除 ST 股票、科创板及北交所股票，规避高风险与流动性、信息不对称问题；同时筛选具有流动性、成长性与稳定性的高成长股票。
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多资产ETF月度轮动 | 年化收益率: 8.26% | 累计收益率: 20.6% | 最大回撤低于: 5.64% | BigQuant AI量化策略
本策略基于多资产ETF的收盘价作为评分指标，选取上证50、国债、黄金和大宗商品等7只代表性ETF进行投资。通过每日收盘价对标的ETF进行排序，选取得分最高的4只ETF等权建仓，持仓比例固定为25%。策略采用月度调仓频率，每月第一个交易日根据最新评分调整持仓，卖出不在目标池中的ETF，买入目标ETF以达到预设仓位。手续费采用每笔订单固定费率，结合滑点控制交易成本。策略以沪深300指数作为基准，适合追求资产配置分散和风格轮动的投资者，旨在通过周期性调仓捕捉多资产间的相对强弱变化，实现稳健增值。
小市值优选策略 | 年化收益率: 37.9% | 累计收益率: 152.4% | 最大回撤低于: 45.13% | BigQuant AI量化策略
本策略基于中国A股市场，选取上交所、深交所、北交所主板、科创板及创业板股票，剔除停牌及ST股票，聚焦多大盘及中小盘指数成分股。核心选股逻辑为以市值（float_market_cap）作为评分指标，筛选符合基本面条件（上市时间超过365天、正市盈率、非ST）股票，并按市值升序排序。策略持股数量固定为3只，且等权配置仓位。每5个交易日调仓一次，依据最新评分结果调整仓位，清仓非目标股票，建仓目标股票。交易成本采用每笔订单固定佣金费率，买卖均考虑最小5元成本，使用次日开盘价执行买卖。策略设定初始资金50万元...
多品种CTA布林带策略 | 年化收益率: 14.64% | 累计收益率: 38.31% | 最大回撤低于: 19.29% | BigQuant AI量化策略
CTA策略主要是一类量化期货策略，适用于专业投资者，本文介绍一款经典的布林带趋势跟踪策略如何在平台实现，授人以鱼不如授人以渔，抛砖引玉，以便小伙伴能在此基础上迭代研发出自己的策略。
北交所中长期精选策略 | 年化收益率: 109.43% | 累计收益率: 746.16% | 最大回撤低于: 38.55% | BigQuant AI量化策略
该策略基于多因子选股思想，结合市净率（PB）、市盈率（PE_TTM）和净利润同比增长率（Net_Profit_YoY_TTM）三项财务指标的综合得分进行股票筛选。首先从沪深两市主流板块及重要指数成分股中选取符合正常交易状态、非风险警示且上市时间超过90天的股票，聚焦得分排名前10的标的。策略通过等权重分配持仓，持股数量可调节（默认5只），并采用固定仓位分配方式。调仓周期默认为每5个交易日，采用日线数据，买卖价格均为开盘价。交易费用采用每笔订单固定手续费模式，保障交易成本控制。策略动态调整持仓，卖出不在目...
低换手率精选持股 | 年化收益率: 39.13% | 累计收益率: 59.45% | 最大回撤低于: 10.63% | BigQuant AI量化策略
本策略核心思想是通过选取换手率最低的股票构建投资组合，利用低换手率反映的较低市场交易活跃度及潜在价值，期望获得稳健收益。选股逻辑基于过去20个交易日的平均换手率，剔除停牌、ST股及退市风险标的，且仅纳入主板上市超过一年的股票，确保标的质量和流动性。组合持仓数量固定为10只股票，每5个交易日进行一次调仓，调仓时根据换手率排序选取最新的低换手率股票，并等权配置。交易成本考虑了买卖佣金和最低手续费，体现实际交易影响。策略适用于中国主板股票市场，利用低换手率选股减少频繁交易带来的...
历经股灾与牛市考验的策略 | 年化收益率: 26.49% | 累计收益率: 2903.62% | 最大回撤低于: 73.2% | BigQuant AI量化策略
本策略基于基本面市值因子进行股票筛选，选取沪深及北交所主板、科创板和创业板中符合条件的股票池。通过过滤上市时间超过一年、市盈率正值且非ST股票，使用市值（float_market_cap）作为评分指标，按市值从低到高排序。选取评分靠前的3只股票作为持仓标的，等权分配仓位，总仓位为100%。策略每5个交易日调仓一次，使用开盘价执行买卖指令。风险控制方面，剔除停牌及ST股票，严格按照目标仓位调仓以控制持仓风险。策略使用沪深300指数作为基准，适合中长期趋势跟踪，旨在捕捉小市值潜力股的超额收益。交易成本考...
基本面成长精选 | 年化收益率: 34.45% | 累计收益率: 134.88% | 最大回撤低于: 34.47% | BigQuant AI量化策略
本策略基于基本面筛选和成长性指标进行股票选取，主要投资理念是通过财务健康且成长性强的中大型股票实现稳健收益。首先，策略在沪深两市主流板块和多个权重指数成分股中筛选正常上市、非ST、非风险警示且流通市值大于5亿元的股票，确保标的的流动性和基本面安全性。选股条件包括净利润同比增长率和营业收入同比增长率均超过30%，市盈率（TTM）在0到50之间，市净率低于5，上市时间超过250天，排除停牌股票，体现对成长性与估值合理性的综合考量。其次，策略根据规模因子（流通市值）进行排序，选取持股数量（...
可转债摊大饼策略最优参数配置 | 年化收益率: 57.64% | 累计收益率: 2542.86% | 最大回撤低于: 18.56% | BigQuant AI量化策略
以当期收益率为正的前提，将资金分散到较多的可转债上，避免系统性风险的可转债策略
基本面动量选股 | 年化收益率: 36.29% | 累计收益率: 143.98% | 最大回撤低于: 44.81% | BigQuant AI量化策略
本策略基于基本面筛选与动量因子相结合的选股逻辑，首先从沪深及北交所主板、科创板、创业板股票池中筛选正常交易且无风险警示的标的，剔除停牌及ST股票。选股依据包括净利润同比增速超过60%、持续盈利且市值处于市场前10%以内，同时股价需高于1.5倍复权价。因子核心为股价与250日均线的偏离比率（动量指标），通过该指标对股票进行排序，优选动量较低（反转潜力）个股，最终构建持仓数量为5的股票组合，仓位均等分配。策略每日调仓，使用开盘价执行买卖指令，交易成本考虑固定手续费和滑点。策略以沪深300指...
市值选股定期调仓 | 年化收益率: 37.9% | 累计收益率: 152.4% | 最大回撤低于: 45.13% | BigQuant AI量化策略
本策略基于中国A股市场（上交所、深交所、北交所）主板、创业板及科创板股票，选取正常上市且非停牌股票构建股票池。通过基本面指标“流通市值”作为核心因子，筛选流通市值最小的三只股票进行持仓，体现低市值偏好。持仓权重固定为等权重，总仓位为100%。调仓频率为每5个交易日一次，调仓时卖出不在目标持仓名单中的股票，并买入新选定股票。交易价格以当日开盘价执行，手续费采用固定单笔佣金模型以控制交易成本。该策略通过简单的市值排序实现低估值选股，适合中短期趋势跟踪，风险控制主要依赖于持股...
北交所小市值轮动 | 年化收益率: 205.46% | 累计收益率: 384.27% | 最大回撤低于: 38.21% | BigQuant AI量化策略
本策略聚焦北交所股票市场，核心投资理念是通过每日选取市值最小的10只股票实现最小市值轮动。选股逻辑基于市值排序，筛选出未停牌且无ST状态的北交所个股，按当日总市值升序排列，取前10只作为持仓标的，权重均等分配。策略采用每日调仓，持仓数量固定为10只，实时更新组合配置。交易成本以每笔订单计费，包含买入和卖出费用，保障策略执行的真实性与稳健性。适用市场为中国北交所股票，旨在捕捉小市值股票潜在的超额收益，适合中短期投资者。该策略简洁高效，风险控制依赖于分散持仓及每日调仓机制，适...
北交所微盘反转策略 | 年化收益率: 213.8% | 累计收益率: 403.06% | 最大回撤低于: 30.36% | BigQuant AI量化策略
本策略聚焦北交所微盘股票，采用市值加反转因子双重筛选。首先，每日从所有符合条件的北交所股票中选出市值最小的30只；然后在这30只中根据过去5个交易日的收益率指标（momentum_5）选取跌幅最大的10只作为持仓标的，体现反转策略思想。持仓权重均等分配，调仓频率为每日调仓，持仓数量固定为10只。策略通过限制标的为非ST且未停牌股票，结合市值和短期动量反转，力求捕捉小市值股票的价格反转机会。交易成本采用固定买卖手续费模型，适合追求北交所微盘股短期反转收益的投资者。基准为北交所指数“899050.BJ”，...
高股息小盘价值策略 | 年化收益率: 87.46% | 累计收益率: 514.36% | 最大回撤低于: 34.86% | BigQuant AI量化策略
该策略基于基本面筛选及因子选股，核心思想为挖掘高股息且小市值的股票，以期获得价值回归收益。首先通过基本信息过滤，选取沪深两市主板、创业板和科创板中正常交易且符合特定指数成分的股票池。随后，利用SQL表达式从预先计算的因子数据库中筛选股息率排名前10%且市值排名后30%的标的，体现高股息与小市值的投资理念。在持仓构建上，策略设定持股数量（默认为5只），并将选中股票以均等权重建仓。策略采用固定的调仓周期（默认每5个交易日），在调仓日对持仓进行动态调整，卖出不再目标列表的股票，买入...
远离暴雷股的量化进取策略 | 年化收益率: 49.44% | 累计收益率: 462.07% | 最大回撤低于: 41.74% | BigQuant AI量化策略
成长因子一直是一个强有效因子，本策略通过成长因子作为选股的主要依据，同时聚焦于小市值股票。交易过程中最担心在财报公布季节买入到一些st、退市的暴雷股票，本策略通过多个维度进行全方位过滤，以减少买入暴雷票的风险，同时又追随主要alpha收益的进取策略，获取不错收益。长期来看，本策略具备超强增长能力，但需要控制小票微盘风险，建议可和低波动策略进行策略组合。
低波动价值动量轮动策略 | 年化收益率: 77.03% | 累计收益率: 1064.24% | 最大回撤低于: 33.13% | BigQuant AI量化策略
本策略精选低价、低市盈率且流通市值适中的股票，通过结合价值因子（PE）与动量因子（20日收益率）综合排序，优先选取低估值且短期表现稳健的标的。采用波动率调整权重（1.0/(N(0.5+5日波动率))），自动降低高波动股票的仓位，提升组合稳定性。策略每5个交易日轮动一次，并设置16.5%的硬止损机制，动态控制风险。
市值择优三股轮动 | 年化收益率: 37.9% | 累计收益率: 152.4% | 最大回撤低于: 45.13% | BigQuant AI量化策略
本策略基于市值因子进行股票筛选，覆盖沪深两市及北交所的主板、科创板和创业板股票，选取符合基本面条件（如PE正值、非ST且连续交易超过一年）的股票池。通过对股票市值进行排序，优先选择市值较低的3只股票作为持仓标的，目标仓位为全仓。策略采用固定5个交易日为周期的调仓机制，调仓时清仓非目标持股，按目标仓位买入新标的。交易成本考虑了买卖手续费和最低费用，使用日线开盘价执行买卖单。该策略基准为沪深300指数，适合在A股市场中长期持有和均衡配置，旨在利用市值偏小且基本面健康的股票获得超额...
低波动红利策略 | 年化收益率: 30.52% | 累计收益率: 214.14% | 最大回撤低于: 16.28% | BigQuant AI量化策略
通过选取高股息的股票构建投资组合
乖离率策略 | 年化收益率: 17.02% | 累计收益率: 126.9% | 最大回撤低于: -40.1% | BigQuant AI量化策略
乖离率通过计算股价在波动过程中与移动平均线出现的偏离程度来判断股价在剧烈波动时因偏离移动平均趋势可能形成的回档或反弹；正的乖离率越大，表示短期获利越大，获利回调的可能性越高；负的乖离率越大，表示向上回补的可能性越高。
ORB突破期货tick策略 | 年化收益率: 41.06% | 累计收益率: 16.68% | 最大回撤低于: 5.3% | BigQuant AI量化策略
策略核心思想是以历史数据的振幅作为当日突破界限，当市场突破该界限后，便认为是真正的突破，跟随该趋势。ORB的计算公式为MIN(ABS(H-C),ABS(L-C))，其中H为昨日最高价，L为昨日最低价，C是昨日收盘价。用ORB计算上下轨的公式为：上轨=open+MEAN(ORB,N)\M, 下轨=open-MEAN(ORB,N)\K，其中N是计算平均ORB的时间范围，M和K为固定参数，当价格突破上轨时买入开仓，当价格突破下轨是卖出开仓，设置止盈止损点，并且每日平仓。
