Bigquant AI量化策略

Lasso 多因子滚动选股 | 年化收益率: 11.3% | 累计收益率: 52.2% | 最大回撤低于: 30.8% | BigQuant AI量化策略

本策略在沪深300（HS300）与中证500（ZZ500）成分股范围内，使用 6 个经典风格因子构建特征，采用 StandardScaler 标准化 + Lasso（L1 正则）回归进行滚动训练与截面预测，目标是预测股票未来 10 个交易日收益率，并在每个调仓日选取预测收益最高的 20 只股票等权持有，按 10 个交易日为周期进行调仓。

波动惩罚轮动 | 年化收益率: 15.09% | 累计收益率: 157.72% | 最大回撤低于: 10.39% | BigQuant AI量化策略

策略核心在于用短期动量减去波动惩罚对一篮子ETF打分，优先配置得分最高的若干只以实现稳健轮动。选股逻辑：对预设ETF池（代码列表）计算20日收益率mom20与20日日收益波动vol20，得分score = mom20 - 0.5vol20；按score降序取前3只等权（position平分），总仓位为100%。交易规则：每月第一个交易日按当日开盘价调仓，卖出不在目标名单的持仓，按目标权重下单建仓。实现细节包括交易佣金与最小费用限制。风险控制与预期：通过波动惩罚抑制高波动品种，等权分散降低单只风险，月度调仓控制换手，适合捕捉中短期趋势、降低回撤�...

60日反转多因子 | 年化收益率: 4.84% | 累计收益率: 31.37% | 最大回撤低于: 57.41% | BigQuant AI量化策略

策略核心以60日反转为主因子，结合5日动量与ROE构建多因子得分（score =0.8z_reversal_60+0.1z_mom_5+0.1z_roe，均为截面z-score）。标的为A股（上交所、深交所、北交所），覆盖主板/科创/创业板并纳入沪深300、中证500成分；剔除停牌/ST/风险警示、上市天数不足、PE异常及超大流通市值（float_market_cap<5e9）等。每5个交易日调仓一次，选取得分前10名并等权持仓，按次日/当日开盘价成交（买卖以order_target_percent执行）；卖出规则为不在目标池则清仓。风控包括因子与基本面筛选、持仓数量限制、交易费用和最小手续费设置；无显式止损...

基于SVR支持向量机模型的选股策略 | 年化收益率: 60.2% | 累计收益率: 60.5% | 最大回撤低于: 11.6% | BigQuant AI量化策略

这是一个基于支持向量回归（SVR）模型的量化选股策略，通过 32 个基本面、量价及衍生特征预测个股未来 20 日收益率，优先选取预测收益率最高的 10 只合规标的，每 20 个交易日调仓，等权持仓。

小市值三等权 | 年化收益率: 27.24% | 累计收益率: 100.19% | 最大回撤低于: 45.13% | BigQuant AI量化策略

策略核心基于小市值选股：在沪深及北交所的主板/科创/创业板股票池中，按流通市值（float_market_cap）由小到大排序，筛除停牌、ST、上市不足365天或PE<=0的标的，选取市值最小的3只股票，按等权（每股仓位占比为1/3，总仓位100%）持有。以日频调仓、每5个交易日再平衡一次；买卖在下一个交易日开盘价执行；未在目标名单的持仓全部清仓。内置手续费（按单笔计费 buy=0.0003 sell=0.0013，最低5元）和基本面筛选作为风险控制。适合中短期捕捉小盘超额收益，但组合高度集中且波动/换手率较高，需注意仓位与波动管理。

个人策略见解 | 年化收益率: 23.85% | 累计收益率: 85.21% | 最大回撤低于: 44.76% | BigQuant AI量化策略

策略思路：做多A股小盘股的等权轮换策略，利用市值因子进行排序，追求小市值溢价与短期轮动收益。选股逻辑：从中国股票基础池剔除停牌、ST、退市预警、上市天数不足252天等风险标的，并要求调整后收盘价满足阈值（close/adjust_factor < bps_lf），以 total_market_cap 作为得分并按升序排序（小市值优先）。仓位与调仓：每次选取得分最优的10只股票，按等权分配（总仓位1.0，每股约10%），使用 order_target_percent 全面调仓，非目标持仓全部清仓。交易与频率：日频回测，按交易日每5日（约周度）调仓，买卖以次日开盘价撮合，手�...

小盘高息轮动 | 年化收益率: 21.7% | 累计收益率: 76.08% | 最大回撤低于: 23.79% | BigQuant AI量化策略

策略核心以“高股息+小市值”选股为主线：先在上交所/深交所主板与创业板中剔除科创板、北交所、ST及停牌标的，要求个股上市超过270天、收盘价低于10元、price_limit_status=2，并筛选股息率处于前25%的样本。以流通市值（从小到大）为打分依据，取得分靠前的10只股票等权配置（总仓位100%），每15个交易日调仓一次；买入按次日/当日开盘价下单，卖出按收盘价离场。手续费按每笔最小费用计。风险控制包括数量上限（10只）、剔除新股/停牌/ST、价格与股息筛选以保障流动性与质量，但无明确止损机制。适合追求中长期股息�...

小盘轮动 | 年化收益率: 76.46% | 累计收益率: 76.85% | 最大回撤低于: 13.64% | BigQuant AI量化策略

小市值轮动

--- | 年化收益率: 23.85% | 累计收益率: 85.21% | 最大回撤低于: 44.76% | BigQuant AI量化策略

策略以价值小盘股为核心：首先在A股基础池中过滤停牌、ST、风险警示和上市不足252天的股票，并要求每股价格（收盘/复权因子）低于账面每股净资产（即PB<1）；以总市值为打分项，按市值从小到大选出前10只作为组合。持仓为等权分配（每股目标仓位为1/持股数），采用order_target_percent按开盘价建/平仓；每5个交易日调仓一次（交易日周期），未在新目标中的股票全部清仓。风险控制包括基本面剔除规则、最小交易成本与按目标仓位下单以避免持仓漂移。适合长期捕捉小盘破净反转的多头策略，但可能带来较高换手率和与沪...

A股策略-提测 | 年化收益率: 4.24% | 累计收益率: 12.73% | 最大回撤低于: 3.62% | BigQuant AI量化策略

暂无

低PE高息三分仓 | 年化收益率: 15.21% | 累计收益率: 50.38% | 最大回撤低于: 34.09% | BigQuant AI量化策略

策略以价值和股息为核心：先剔除停牌、ST等不可交易标的，再筛选市值位于底部20%以外、PE（TTM）位于前40%且PE>0、收盘价≤30元的标的，作为候选池；以股息率(dividend_yield_ratio)为得分，从中选取得分最高的3只股票作为目标组合。仓位由得分模块输出并归一化，总仓位为100%，三股等权分配（每股约33%）；每5个交易日一次调仓，使用次日开盘价完成买卖，卖出不在当期标的的持仓。已设置按单笔计费的交易手续费与最低费用。该策略偏向低估值、较高股息的中小盘价值/收入风格，集中持仓带来较高活跃收益同时需注意个股风�...

我的策略 | 年化收益率: 1.46% | 累计收益率: 2.83% | 最大回撤低于: 46.48% | BigQuant AI量化策略

暂无描述

小盘单股策略 | 年化收益率: 43.32% | 累计收益率: 182.06% | 最大回撤低于: 31.54% | BigQuant AI量化策略

核心思想：在中证1000成分范围内以市值最小为择股因子，做单股集中多空（实际为多头）博弈，捕捉小盘股的短中期高波动性收益。选股逻辑：交易所限上、深交所（排除北交、科创板），板块限主板/创业板，剔除ST/ST、停牌、风险警示和上市天数<=180、PE<=0等异常样本；以total_market_cap升序打分，取分数最高（即市值最小）的一只。仓位与调仓：单票持仓（最大持股数=1），等权满仓（即把全部资金投入该股），每15个交易日调仓一次，买卖按次日开盘价执行。非调仓日仍每日执行风控逻辑。风控机制：日常止损：回撤...

等权十股止盈止损 | 年化收益率: -14.01% | 累计收益率: -35.26% | 最大回撤低于: 51.55% | BigQuant AI量化策略

核心思想：基于横截面打分挑选每个调仓日得分最高的10只股票，等权建仓并通过固定止盈/止损控制风险。选股逻辑：从上交所/深交所/北交所主板、科创板、创业板等样本中筛选（示例代码中打分用随机占位，需替换为真实因子），按日期对score降序取前10名。交易规则：每10个交易日为一次调仓日，调仓时卖出不在目标池的持仓，按目标池等权下单（order_target_percent），买入使用开盘价，卖出使用收盘价。风控机制：每日检查持仓并执行止盈（+30%）或止损（-10%）强制平仓；同时设定逐笔手续费和最小费用。适用市场：A股市...

低换手波动选股 | 年化收益率: 19.53% | 累计收益率: 67.21% | 最大回撤低于: 11.76% | BigQuant AI量化策略

核心思想：以换手率波动性为因子，筛选出换手率最稳定的标的以降低流动性和成交不确定性。选股逻辑：从非ST、非停牌且交易天数>252的股票池中，计算20日换手率的标准差（turnover_std），按score升序选取换手波动最小的前8只。交易规则：每4个交易日调仓一次，按评分结果等权分配资金（总仓位1，即每只约1/8），在次日开盘价下单买卖；手续费按每笔最低成本处理。风险控制：剔除ST和停牌股票、限制持仓数以分散个股风险，并设置交易成本和最小手续费；策略无止损/止盈机制，需配合仓位或风险管理使用。适用市场：A�...

基于两融信用账户的分钟级配对交易策略：30分钟Z-Score信号、分钟级执行与风控 | 年化收益率: 81.87% | 累计收益率: 10.75% | 最大回撤低于: 2.28% | BigQuant AI量化策略

本策略属于市场中性（Market Neutral）的统计套利策略，通过同时交易两只高度相关的股票（示例：工商银行 601398 / 中信银行 601998 ，在两者相对价格出现短期偏离时进行对冲开仓，并在偏离回归到正常区间时平仓获利。

基于深度学习的指数增强策略 | 年化收益率: 16.11% | 累计收益率: 15.49% | 最大回撤低于: 10.85% | BigQuant AI量化策略

这是一个通过DNN深度学习模型预测股票收益，实现行业和市值中性的指数增强策略

动态加权 ICIR 小市值多因子策略分享（行业中性 + 周频调仓） | 年化收益率: 29.81% | 累计收益率: 65.05% | 最大回撤低于: 37.31% | BigQuant AI量化策略

本策略是一套动态加权 ICIR 多因子选股策略，核心目标是：1.在小市值股票池中挖掘稳定的选股超额2.使用 RankIC → ICIR 的框架动态调整因子权重，使策略能适应风格变化3.通过行业中性、财务与交易状态过滤、周频调仓，提升可交易性与稳健性

小市值股票策略 | 年化收益率: 27.24% | 累计收益率: 100.19% | 最大回撤低于: 45.13% | BigQuant AI量化策略