裸卖看涨上证50ETF期权策略 | 年化收益率: -5.47% | 累计收益率: -3.01% | 最大回撤低于: 13.79% | BigQuant AI量化策略
每隔五天换仓,卖出虚值一档上证50ETF期权
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裸卖看涨上证50ETF策略 | 年化收益率: -5.47% | 累计收益率: -3.01% | 最大回撤低于: 13.79% | BigQuant AI量化策略
每隔五天检查期权并打印结果，只卖出看涨期权，不买入标的ETF
多周期风险加权 Dual Momentum ETF 策略 | 年化收益率: 20.4% | 累计收益率: 1042.5% | 最大回撤低于: 28.96% | BigQuant AI量化策略
本策略基于Dual Momentum理念，通过多周期动量和风险调整，从白名单ETF中挑选上涨趋势明确、风险可控的标的进行投资。只买入价格高于长期均线的ETF，以确保长期上涨趋势。根据短中长期动量加权评分选择最佳ETF，对动量评分进行波动率调整，并设置止损机制。定期调仓，并均衡分配资金于优选ETF，旨在在控制回撤的同时实现稳健收益。
光伏ETF日内ATR突破tick策略 | 年化收益率: 39.79% | 累计收益率: 22.39% | 最大回撤低于: 5.32% | BigQuant AI量化策略
核心在于利用价格的波动性来进行交易，ATR通过计算一定周期内的TR的均值，来确定突破区间的上下轨。TR的计算公式为MAX(H-L, ABS(H-C_l), ABS(L-C_1))，其中H为当日最高价，L为当日最低价，C_1为昨日收盘价。用ATR确定突破区间的上下轨公式为：上轨=Open+k\ATR, 下轨=Open-k\ATR，其中Open为当日开盘价，k为固定系数。当价格突破上轨时选择做多。
单股分仓波段策略 | 年化收益率: 32.46% | 累计收益率: 62.46% | 最大回撤低于: 9% | BigQuant AI量化策略
该策略以单一股票为交易标的，结合 KDJ 指标构建交易逻辑。初始建仓时先以 80% 仓位买入，之后根据 KDJ 指标的 K 值信号调整仓位：当 K 值小于 20 时触发买入信号，在原有仓位基础上增加 20% 波段仓位；当 K 值大于 80 时触发卖出信号，将仓位回落至 80% 基础仓位。
低换手率选股策略 | 年化收益率: 19.25% | 累计收益率: 66.07% | 最大回撤低于: 11.96% | BigQuant AI量化策略
本策略基于A股市场，核心思想是通过选取20日换手率的标准差指标，筛选出低换手率波动且基本面健康的股票进行投资，从而捕捉相对稳定且具备潜力的标的。具体选股逻辑为：先剔除ST股及停牌股票，计算符合条件股票过去20个交易日换手率的标准差，并依据换手率标准差升序排序，选取波动最小的8只股票构建等权仓位组合。调仓周期为每4个交易日一次，调仓时将不在目标池的股票全部清仓，目标股票按等权重分配仓位。交易执行以上证指数作为基准，使用开盘价成交，基础交易成本为买入0.03%、卖出0.13%且最低5元。此策...
成长股等权日调仓 | 年化收益率: 30.85% | 累计收益率: 181.18% | 最大回撤低于: 37.29% | BigQuant AI量化策略
本策略基于中国股票市场，选取净利润同比增长率（TTM）超过20%的非停牌且非ST股票作为候选池，体现了以成长性为核心的选股理念。通过对候选股票按增长率进行排序，等权配置前3只股票，确保集中持仓以提升收益潜力。策略采用日频调仓机制，每个交易日开盘价执行买卖指令，动态调整持仓以紧跟成长变化。风险控制方面，剔除停牌及ST股票，限定持仓数量为3只分散风险，同时设置交易佣金模型控制成本。整体策略结构简洁明了，适合偏好高成长且能频繁调仓的投资者，期望通过持续捕捉高成长个股实现超额收益。适用...
ORB突破创业板ETF的tick策略 | 年化收益率: 66.77% | 累计收益率: 36.13% | 最大回撤低于: 5.1% | 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。
期货网格策略tick频率-固定网格数量-智能多空开仓 | 年化收益率: 11.59% | 累计收益率: 4.22% | 最大回撤低于: 15.88% | BigQuant AI量化策略
该策略是面向国内 “m” 类（如豆粕）期货、基于 Tick 级数据运行的量化策略，每日开盘前自动获取并订阅主力合约，且每日 14:52 后强制平仓规避隔夜风险；策略以 Tick 数据累积当日高低价、每 60 秒汇总为 1 根分钟线，10:00 后基于当日开盘价与前一交易日波幅（或 ±3%）确定网格边界，按固定 25 个网格数量计算步长生成网格价格线，同时通过 9/3/3 周期的分钟线 KDJ 指标计算 J 值及变化率；当实时价格接近网格线（距离＜步长 10%）且网格索引更新时，以 J 值变化率判断方向 —— 变化率＞0 则先平空、再开 10 手多仓（无多仓...
期货网格策略tick频率-基于ATR自动计算网格数 | 年化收益率: 250.63% | 累计收益率: 6.69% | 最大回撤低于: 5.16% | BigQuant AI量化策略
该策略是针对豆粕期货的固定网格交易策略，以每日开盘价为基准，结合前一日波幅动态确定网格范围，生成固定数量的网格线。并计算网格步长。当价格触及网格线且达到触发阈值时，执行相应交易：偶数网格线平空开多，奇数网格线平多开空，固定交易手数为 2 手。同时设置风险控制机制，14:52 执行尾盘平仓，以控制持仓风险，通过在价格波动中低买高卖获取收益。
期货网格策略tick频率-固定网格数量 | 年化收益率: -36.33% | 累计收益率: -12.42% | 最大回撤低于: 12.42% | BigQuant AI量化策略
该策略是针对豆粕期货的固定网格交易策略，以每日开盘价为基准，结合前一日波幅动态确定网格范围，生成固定数量的网格线。并计算网格步长。当价格触及网格线且达到触发阈值时，执行相应交易：偶数网格线平空开多，奇数网格线平多开空，固定交易手数为 2 手。同时设置风险控制机制，14:59 执行尾盘平仓，以控制持仓风险，通过在价格波动中低买高卖获取收益。
ETF空中花园tick策略 | 年化收益率: 43.07% | 累计收益率: 23.94% | 最大回撤低于: 6.53% | BigQuant AI量化策略
策略在开盘后根据昨收盘价与当天价格设定上下轨，当价格突破上下轨时进行相应的买入或卖出，并在每日尾盘自动平仓以规避隔夜风险。
基于市场宽度的小市值择时策略 | 年化收益率: 29.1% | 累计收益率: 298.13% | 最大回撤低于: 28.06% | BigQuant AI量化策略
策略解读 这是一个基于市场宽度的小市值择时策略
小市值4因子XGBoost | 年化收益率: 23.93% | 累计收益率: 158.42% | 最大回撤低于: 41.65% | BigQuant AI量化策略
本策略基于多因子打分框架，通过基本面和市场数据构建综合评分体系，实现每日数据驱动的量化选股。首先，选取沪深两市及北交所主板、科创板和创业板股票，且为正常交易状态、非ST、上市时间超过一年、市值低于50亿元、PE大于0的股票池。然后计算四个关键因子排名：流通市值（越小越优）、净利润同比增长率、经营利润率及PB（越小越优），通过加权计算综合得分，选出得分最高的20只股票作为目标组合，持仓比例等权分配。策略每5个交易日调仓一次，全部买卖操作均在开盘价执行，交易成本设置为买入0.03%、卖出0....
多因子动量选股策略 | 年化收益率: 364.76% | 累计收益率: 6.94% | 最大回撤低于: 1.96% | BigQuant AI量化策略
本策略基于基本面和技术面相结合的多因子选股模型，聚焦沪深两市主板、创业板、科创板及多个重要指数成分股，剔除风险警示及停牌股票。核心选股逻辑利用成交量环比增长（近5日成交量较前5日增长超过7%）、近3日累计涨幅（0%-17%区间）、5日涨幅斜率排名前20%等动量指标筛选股票，结合60日均线贴近度作为趋势确认因子。选股后依据市值得分进行排序，选取前5只标的组成投资组合，持仓比例均等分配。策略采用日频调仓，默认每5个交易日调仓一次，确保组合动态调整以捕捉市场短期趋势。交易手续费采用固定单笔成本...
SharpeRanker风险调整优选ETF策略 | 年化收益率: 19.59% | 累计收益率: 524.75% | 最大回撤低于: 23.61% | BigQuant AI量化策略
从ETF白名单中计算20日夏普率、动量、波动率、最大回撤等多因子得分，每5个交易日选取综合评分最高的5只ETF按分数加权持仓；若单只持仓20日跌幅超过15%或波动率高于5%，则触发止损清仓。
小盘股蓝筹股混合策略 | 年化收益率: 27.69% | 累计收益率: 195.54% | 最大回撤低于: 11.92% | BigQuant AI量化策略
持有小盘股和蓝筹股，避免过度风格暴露，保证收益的同时减少风险
低市值精选轮动策略50CYMZ | 年化收益率: 42.34% | 累计收益率: 176.53% | 最大回撤低于: 34.22% | BigQuant AI量化策略
本策略以A股市场为基础，核心思想是通过多层筛选机制精选低市值股票进行等权配置，实现价值低估的资产配置。首先，基础选股模块剔除停牌股票，确保流动性；其次，构建评分模型，以总市值作为打分依据，同时过滤破净、ST股、风险警示及上市时间少于252天的股票，保证选股质量和风险控制。选股结果中，策略按总市值升序排序，选取前10只股票进行等权持仓，分散风险。调仓频率为每5个交易日一次，采用日频数据，开盘价执行买卖操作。风险控制方面，通过排除异常标的和等权分散持仓，有效降低个股风险冲击。策...
小市值精选等权策略50CYMZ | 年化收益率: 18.3% | 累计收益率: 147.64% | 最大回撤低于: 35.11% | BigQuant AI量化策略
本策略基于沪深主板和创业板市场，结合多主要指数成分股，剔除停牌及ST标的，采用流通市值作为核心打分因子，优先选取小市值股票（市值升序排序）。选股逻辑筛选出符合基本面要求（如市盈率正值、上市时间超过一年）的标的，并从中等权配置50只股票，构建组合持仓，总仓位100%。调仓频率为每5个交易日一次，交易时间为开盘价执行买卖操作。策略以沪深300指数作为基准，采用日频回测，启动资金50万元。风险控制方面，剔除异常标的且通过设定固定持股数量和等权配比分散个股风险，结合手续费模型控制交易成本...
市值低估均衡轮动50CYMZ | 年化收益率: 15.39% | 累计收益率: 126.82% | 最大回撤低于: 31.78% | BigQuant AI量化策略
本策略基于沪深主板及创业板股票池，剔除科创板、ST及停牌股票，结合行业和指数成分进行初筛。以总市值作为排序因子，选取市值较低（小盘股）且基本面优良（净利润同比增长、营业收入同比增长、合理市盈率、市净率、无停牌且上市时间超过90天）股票，构建50只等权持仓组合。策略采用5个交易日一调仓的日频回测方式，开盘价成交，持仓比例动态调整至目标仓位。手续费设定为买入万分之三，卖出万分之一点三加最低5元手续费。通过低市值优质股票的均衡持有与定期轮动，挖掘潜在成长机会，力求在控制风险的同...
