Bigquant AI量化策略

小市值多维度防御轮动策略 | 年化收益率: 7.74% | 累计收益率: 51.35% | 最大回撤低于: 8.87% | BigQuant AI量化策略

策略说明 本策略采用分钟级频率,支持日内多次检查(尾盘涨停检查、换手率实时监控)。 执行时间点 - 09:35: 准备当日数据 - 10:00: 执行止损检查 - 10:30: 定期调仓 - 14:25: 第一次涨停检查 - 14:50: 收盘前最后检查 - 14:55: 第二次涨停检查 核心逻辑 1. 空仓月份:1月、4月持有货币ETF 2. 小市值选股:中证1000前10只 3. 防御机制:三重判断切换银行ETF 4. 涨停处理:尾盘检查打开则卖出 5. 换手率监控:缩量/放量卖出 6. 止损机制:个股-9%、市场-5%

基于换手率波动的“行业领头羊策略” | 年化收益率: 22.43% | 累计收益率: 117.74% | 最大回撤低于: 12.84% | BigQuant AI量化策略

本策略基于行业及个股多因子分析,通过筛选沪深主板正常上市股票,剔除停牌股,重点考察个股20日换手率波动率、过去12个月季度营收波动率及股价与200日均线的乖离率。策略选取换手率波动率和营收波动率较低且股价乖离率适中的股票,构建综合评分,重点选出各行业中综合得分最高的股票作为行业代表。最终从得分最高的行业中选取前5个,采取等权持仓,月度调仓,持仓比例动态调整,确保持仓分散且风险较低。交易执行采用开盘价成交,手续费按照每笔订单固定费率计收。策略适合在股票市场运行,预期通过低波...

低波动换手率精选 | 年化收益率: 18.84% | 累计收益率: 64.42% | 最大回撤低于: 10.98% | BigQuant AI量化策略

本策略基于中国股票市场,核心思想是筛选换手率波动较小的非ST且非停牌股票,体现对交易活跃度稳定性的偏好,以降低持仓波动风险。首先通过基本选股模块剔除ST及停牌股票,确保股票基本面健康;其次计算过去20日换手率的标准差指标,并筛选上市超过252天的样本进行排序,优先选取换手率标准差最低的股票。持仓数量固定为8只,且等权分配仓位,保持组合集中但分散风险。调仓频率为每4个交易日调仓一次,动态调整持仓,剔除不再满足条件的标的并按目标仓位买入新股票。交易成本采用每笔订单固定费用加买卖手...

大盘择时市值轮动 | 年化收益率: 17.12% | 累计收益率: 114.09% | 最大回撤低于: 40.76% | BigQuant AI量化策略

本策略基于沪深300指数5日收益率构建大盘风险信号,若指数5日内跌幅超过5%,触发风控信号,全部清仓并暂停交易以规避系统性风险。选股逻辑采用全市场A股基础筛选,剔除ST股与停牌股,依据总市值进行等权打分,选择市值最低的30只股票持仓,持仓比例均等,总仓位为100%。每日交易时,策略执行止盈止损规则:当持仓股票涨幅超过30%或跌幅超过10%时清仓。调仓频率为每5个交易日一次,调仓时卖出非目标持仓股票,买入目标持仓股票,买卖价格均为当日开盘价。策略结合大盘择时与市值轮动,兼顾风控和收益优化,适合...

多因子价值轮动策略 | 年化收益率: -13.81% | 累计收益率: -34.94% | 最大回撤低于: 46.43% | BigQuant AI量化策略

该策略基于基本面和市场流动性因子构建多因子评分模型,综合考虑成交额与流通市值比、股息率及净资产与总市值比三个指标的横截面排名,形成复合得分。通过每日选取复合得分排名前20的股票作为候选池,结合市值排序筛选确定持股标的。持仓数量由参数可调,仓位固定为满仓分配。策略采用5日(可调)交易日为调仓周期,定期调整持仓,买入评分较高股票,卖出不在目标持仓名单中的股票。交易成本包含买入0.03%、卖出0.13%及最低5元手续费,交易价格采用开盘价执行,回测以沪深300指数为基准。该策略适合A股市场,...

大小盘风格轮动量化策略 | 年化收益率: 24.93% | 累计收益率: 906.84% | 最大回撤低于: 36.97% | BigQuant AI量化策略

策略核心思路: 1. 市场风格判断: - 计算沪深300大市值股票和中证1000小市值股票的短期动量 - 根据相对强弱决定配置方向 2. 动态调仓机制: - 大盘风格: 选择优质蓝筹,高ROE、业绩增长稳定、估值合理 - 小盘风格: 选择成长性小盘股,市值适中、盈利稳定 3. 风险控制体系: - 个股止损机制 - 获利回吐管理 - 动态仓位调整 4. 持仓管理: - 分散持仓,等权配置 - 定期调仓优化 - 严格过滤风险标的

基于基本面打分轮动策略 | 年化收益率: 31.3% | 累计收益率: 105.6% | 最大回撤低于: 33.99% | BigQuant AI量化策略

本策略基于A股市场主板、创业板及科创板的多个指数样本,首先通过基本面筛选出正常交易、未停牌且符合两融标的的股票池,并结合申万行业分类限制行业范围。利用预定义的核心股票池及其相关因子(如总市值、流通市值等)进行排序打分,筛选得分最低的若干只股票(可调节持股数量),并将仓位平均分配。策略采用固定频率调仓(默认每5个交易日),当日收盘后根据最新信号调整持仓,卖出不符合目标持股的股票,买入目标股票至指定仓位。手续费按每笔交易设置,风险控制通过持仓数量限制和调仓频率实现。策...

低波动换手率选股 | 年化收益率: 20.09% | 累计收益率: 69.44% | 最大回撤低于: 14.02% | BigQuant AI量化策略

股票池筛选:首步将A股市场所有“正常”状态且非停牌个股纳入可选股票池,这样可规避ST类及异常状态股,并排除无法实际交易的标的。 低换手率波动因子选股:对每只股票,滚动考察近20个交易日的换手率标准差(turnover_std),该指标体现股票近阶段的“交易活跃度波动”,选取标准差最低的股票,即偏向于近期市场认可度和资金流动性较为平稳的公司。 持仓管理:每次调仓从上述排序中选出前10只股票,组合总仓位100%,单股等权。这样做有助于分散持仓风险同时规避个别成分过度集中。 调仓与交易执行:每3个交易日...

小市值等权轮动策略 | 年化收益率: 7.12% | 累计收益率: 39.21% | 最大回撤低于: 37.32% | BigQuant AI量化策略

该策略基于深圳主板股票池,剔除创业板及停牌股票,利用小市值因子进行选股。通过自定义表达式提取符合条件(如PE正值、非ST、上市超过一年)的股票市值数据,并按市值从小到大排序,选取前10只股票进行等权配置。策略采用5个交易日为一个调仓周期,定期根据最新数据调整持仓比例,卖出不再符合条件的股票,买入或调整目标持仓。手续费按每笔订单固定比例和最低费用计收,风险控制体现在市值筛选及定期调仓,避免持仓集中和流动性风险。策略适用于A股市场,以沪深300指数为基准,期望通过小市值股票的轮动...

市值倒序选股持仓策略 | 年化收益率: 20.45% | 累计收益率: 144.68% | 最大回撤低于: 42.55% | BigQuant AI量化策略

本策略基于基本面市值因子进行股票筛选,聚焦上海主板市场的中证系列指数成分股,剔除ST股和停牌股,确保选股的基本面健康。通过对符合条件的股票市值(float_market_cap)进行升序排序,优先配置市值较小的股票,体现价值挖掘理念。持仓数量固定为10只,仓位均等分配,避免个股权重过大带来的风险。策略采用5个交易日为周期的调仓频率,及时调整持仓结构以适应市场变化。交易成本按照每笔订单固定费用设计,提升策略的实际执行合理性。整体策略适合中长期趋势跟踪,结合沪深300指数作为基准,适用于中国A股市场...

小盘高毛利低风险选股 | 年化收益率: 284.4% | 累计收益率: 264.4% | 最大回撤低于: 22.34% | BigQuant AI量化策略

本策略基于财务健康和风险控制的选股理念,进一步筛除ST股、停牌股及上市不足一年的新股,保证标的质量与流动性。每日在满足条件的股票池中,优先选择市值最小的前5只股票,实施等权重配置以分散风险。交易规则包括每日调仓与日内止损,若持仓股票当日收盘价较前一交易日下跌则立即清仓,防止亏损扩大。该策略注重基本面稳健性与市值优势,结合严格的止损机制,旨在获取小盘优质成长股的稳健收益,适合中长期投资者使用。

高频统计套利ETF择时策略 | 年化收益率: 134.06% | 累计收益率: 37.33% | 最大回撤低于: 5.24% | BigQuant AI量化策略

直播后改进版- 本策略为创业板ETF分钟级统计套利策略,以创业板ETF(159915.SZ)和创业板50ETF(159949.SZ)为交易标的,采用价差和z-score进行配对交易。策略通过滚动线性回归计算动态Beta,实现对冲比例调整;利用布林带和z-score识别价差异常信号进行开仓和平仓;并结合止损和单腿风险控制管理风险。策略以分钟级频率调仓,追求低风险的套利收益。

中小盘趋势稳健策略 | 年化收益率: 21.8% | 累计收益率: 333.7% | 最大回撤低于: 30.03% | BigQuant AI量化策略

策略概述 本策略专注于中小市值股票的趋势投资,核心思路是: 1. 专注中小市值股票(5-50亿市值区间) 2. 使用BBI多空指标确认中期趋势 3. 规避历史统计高风险月份(1月、4月) 4. 多层次风险控制体系确保资金安全 策略特色:胜率高、回撤小、风控完善

利润增长率三只股策略 | 年化收益率: 7.46% | 累计收益率: 14.82% | 最大回撤低于: 32.01% | BigQuant AI量化策略

本策略基于A股市场,核心思想是通过利润增长率(net_profit_yoy_ttm)这一成长因子,筛选业绩持续增长且基本面良好的股票。首先剔除停牌、ST及ST股票,确保股票池质量;随后对符合条件的股票按利润增长率从高到低排序,选取排名前三的股票作为持仓标的,采用等权分配仓位,实现集中投资以捕捉高成长股票的超额收益。策略以日频频率进行调仓,保证持仓及时反映最新基本面变化。风险控制主要通过基本面筛选和持仓集中度限制(持仓仅3只股票)实现,交易成本设置合理,适合中短期趋势跟踪。回测期间覆盖2023年至2024...

头肩底突破择时策略 | 年化收益率: 74.88% | 累计收益率: 402.61% | 最大回撤低于: 62.13% | BigQuant AI量化策略

本策略基于技术形态“头肩底”构建选股模型,结合趋势与动能指标进行多因子筛选。首先通过基本面过滤,选取沪深两市主板、创业板和科创板中符合市值、行业和风控条件的股票;随后利用历史低点和高点数据,识别形态中左肩、头部、右肩及颈线位置,确保头肩底形态的对称性和颈线突破信号。选股时要求近期股价突破颈线,且短期均线(5日、20日)呈上升趋势,MACD指标显示动能转强,同时成交量明显放大确认买入信号。持仓数量可调,默认持有2只股票,按评分升序分配仓位,仓位总额为100%。交易执行采用日频调仓...

最小方差资产组合策略 | 年化收益率: 6.47% | 累计收益率: 40.31% | 最大回撤低于: 19.87% | BigQuant AI量化策略

该策略为A股ETF最小方差组合策略,从沪深300ETF、创业板ETF、国债ETF、黄金ETF及大宗商品ETF中构建多资产组合。策略通过过去一年的历史收益率计算协方差矩阵,利用最小方差优化方法动态分配权重,每20个交易日调仓一次,以实现组合整体波动率最小化,降低风险并保持稳健收益。

全天候资产配置策略 | 年化收益率: 8.62% | 累计收益率: 195.94% | 最大回撤低于: 29.58% | BigQuant AI量化策略

该策略为ETF全天候多资产组合策略,通过固定权重分配股票、债券、黄金和大宗商品ETF构建稳健组合,并结合牛市趋势信号适度提高股票权重以模拟杠杆,同时实时监控组合波动率和VaR进行风险控制,实现风险可控下的稳健收益与顺势增强。

ETF海龟策略轮动 | 年化收益率: 19.48% | 累计收益率: 524.36% | 最大回撤低于: 30.24% | BigQuant AI量化策略

策略核心逻辑: - 标的:黄金ETF、豆粕ETF、纳指100ETF、创业50等4只ETF - 开仓:突破20日最高价时买入 - 止损:价格低于成本价5%、跌破20日最低价、或从20日高点回撤8% - 资金管理:每只ETF最大投入65,000元 - 风险控制:总资金回撤超过10%时清仓休息20天