Bigquant AI量化策略

趋势突破量能选股 | 年化收益率: -52.7% | 累计收益率: -88.46% | 最大回撤低于: 92.35% | BigQuant AI量化策略

本策略基于趋势突破与量能放大选股理念,通过多因子技术指标筛选成长性较好的股票。选股逻辑首先过滤沪深交易所主板、创业板及科创板中正常交易且属于多个主流指数成分的股票,剔除停牌标的。其核心筛选条件包括:14日ATR指标显著高于7日平均,反映波动性放大;20、40、60日均线呈多头排列,确认上涨趋势;成交量超过20日均量1.8倍,体现活跃交易;股价突破过去30日最高价,体现突破动力。策略动态调仓,默认持仓数量为5只,仓位分配均等。调仓频率可调,默认为每5个交易日一次,交易以日线数据为基础,买卖均...

月度择基止盈止损策略 | 年化收益率: 33.4% | 累计收益率: 116.89% | 最大回撤低于: 20.47% | BigQuant AI量化策略

本策略以基金为投资标的,通过计算近21日涨幅(close/m_lag(close,21)-1)作为评分指标,选取三只目标基金中涨幅最高的一只进行全仓持有。策略每月交易日进行调仓,确保持仓仅为当前评分最高的基金。持仓期间设置20%止盈和8%止损,通过每日监控持仓盈亏情况,若达到止盈或止损阈值则清仓退出。交易执行采用每日开盘价价格,手续费采用每笔交易固定费用模型。策略核心在于利用历史区间涨幅选基,结合严格的风险控制机制,实现动态切换优质基金以获取超额收益。适合中长期基金投资者,兼顾收益与风险管理,操作频率...

小市值低估股三只持仓猎手 | 年化收益率: 40.19% | 累计收益率: 3005.39% | 最大回撤低于: 45.45% | BigQuant AI量化策略

本策略选取主板、创业板及科创板主要指数成分股,剔除ST股和停牌股票,确保股票流动性和基本面正常。基于市值因子,以市值作为打分指标,筛选上市超过一年且市盈率(TTM)大于零的股票,优先选择市值较小的股票。每次调仓时,策略按打分升序选择排名前三的小市值股票,等权分配仓位,持仓数量固定为3只。调仓周期为每5个交易日一次,使用开盘价执行买卖,模拟A股市场实际佣金费用。策略聚焦于捕捉小市值股票潜在的价值回归机会,通过严格筛选和定期调仓控制风险,适合中长期持有以获得超额收益。回测区间...

低市值等权轮动策略ai | 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

本策略基于基本面信息筛选符合条件的A股股票,核心思想为优选低市值股票构建等权重组合以捕捉小盘股的超额收益。选股逻辑依托多个过滤条件:剔除停牌、风险警示及ST股票,要求上市时间超过252天,且收盘价调整后低于每股净资产(bps_lf),确保基本面稳健。通过总市值指标进行升序排序,优先选取市值较低的前10只股票,采用等权重分配仓位。交易规则为5交易日调仓一次,调仓时卖出不在目标池的股票,买入目标股票至预设仓位。手续费设置考虑实际交易成本,买入费率万0.03,卖出费率万0.13且最低5元,适用于日线...

纳指ETF全仓持有策略 | 年化收益率: 20.42% | 累计收益率: 500.69% | 最大回撤低于: 28.56% | BigQuant AI量化策略

本策略核心思想是长期全仓持有纳斯达克指数ETF(代码:513100.SH),不设止盈止损,通过简化投资决策降低操作复杂度和交易成本。选股逻辑仅包含单一标的纳指ETF,无需选股筛选。交易规则为每日交易日开盘时以开盘价调整仓位至100%持有该ETF,保持满仓状态。策略设置了较低的交易手续费(买入0.03%,卖出0.13%,最低5元),并基于沪深300指数作为基准进行绩效比较。适合在股票市场中应用,适合投资者追求纳指长期增长潜力,偏好被动指数投资的场景。此策略通过全周期历史数据回测(2015年至2024年),体现理论极限收益...

ETF季度双选策略 | 年化收益率: 17.74% | 累计收益率: 200.71% | 最大回撤低于: 23.96% | BigQuant AI量化策略

本策略聚焦标普主要ETF,采用季度调仓频率,通过每日收盘价作为得分指标对标的进行排序,选出得分最高的两只ETF进行均等配置。策略核心在于简化的得分排序选股逻辑,结合季度调仓和每日止盈止损机制,有效控制风险。持仓期间,若持仓盈亏超过30%盈利或亏损超过10%,则当天开盘价全部卖出止盈或止损。调仓日卖出所有不在目标池的持仓,并重新按得分买入目标ETF,仓位均分至50%。手续费设定为买入千分之0.3,卖出千分之1.3且最低5元固定费用。适用于股票市场中的ETF投资,策略通过稳定的调仓频率和严格的止盈止损规...

ETF月度动量择时 | 年化收益率: 9.53% | 累计收益率: 76.53% | 最大回撤低于: 10.74% | BigQuant AI量化策略

本策略基于60日收益率动量因子,对三只代表性大类ETF(纳指ETF、国债ETF、黄金ETF)进行评分排序。每月调仓日,选取收益率排名前两名的ETF,各配置50%仓位,总仓位为100%。卖出不再持有的标的,实现动态调整。策略采用逐笔订单手续费模型,买卖均按当日开盘价执行,回测区间从2018年初至2024年中。通过简单的动量评分与严格的月度调仓频率,策略旨在捕捉不同资产类别的相对强势表现,分散风险并平衡收益。适合偏好低频调仓、成本控制明确的投资者使用,适用于股票市场中的ETF资产配置。

跨资产ETF月度轮动 | 年化收益率: 9.55% | 累计收益率: 120.63% | 最大回撤低于: 18.34% | BigQuant AI量化策略

本策略通过选择涵盖股票、债券、商品及黄金等多类别的7只主流ETF,实现跨资产的均等配置。利用历史日线数据,月初调仓一次,确保持仓及时反映最新资产配置。选股逻辑基于标的的收盘价构造得分,采用等权重分配持仓比例,维持满仓状态。交易规则包括卖出不再目标列表的ETF,同时对持仓标的进行止盈止损管理,涨幅超过30%或跌幅超过10%时即刻清仓,以控制风险。手续费设置接近券商标准,模拟真实交易环境。整体策略旨在通过资产类别分散降低组合波动,稳健捕捉多资产市场的长期增长机会,适合稳健型投资者在沪...

ETF季度等权轮动策略 | 年化收益率: 17.67% | 累计收益率: 199.47% | 最大回撤低于: 23.94% | BigQuant AI量化策略

本策略主要通过定期(季度)调仓在标普500主流ETF中实现等权分配投资,旨在利用ETF的流动性和分散性降低风险并捕捉长期稳健收益。选股逻辑基于每日收盘价排序,挑选排名靠前的2只ETF进行持仓,持仓比例均等分配。交易规则为每季度交易日进行一次调仓,买卖均以开盘价执行,确保执行价格的透明与稳定。持仓期间设置止盈止损机制,止盈点为30%,止损点为10%,有效控制风险并锁定收益。手续费采用每笔订单固定费用加比例费率的组合,反映真实交易成本。策略适用于股票市场,特别是ETF投资组合管理,预期能在控制风...

全天候四核心大类资产零风险综合策略 | 年化收益率: 12.85% | 累计收益率: 153.92% | 最大回撤低于: 16.33% | BigQuant AI量化策略

本策略核心思想是通过等权配置中国市场中四只核心债券及货币类ETF(513500.SH、513100.SH、518880.SH、511020.SH)实现稳健资产配置。选股逻辑简单直接,仅选取上述四只ETF,且每日使用其收盘价作为得分指标。持仓逻辑为等权分配,每只ETF固定持仓比例为25%,总仓位100%。策略采用月度调仓机制,每月首个交易日进行调仓操作,买卖价格均按当日开盘价执行。风险控制方面,通过固定仓位和标的数量,降低个别品种波动风险,且调仓频率适中,有效平滑市场波动。策略适用于股票市场,基准为沪深300指数,适合追求稳健收益的长期...

小市值低估多因子选股 | 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

本策略基于主板、科创板、创业板及主要指数成分股构建股票池,剔除ST股和停牌股,进一步筛选上市超过一年、PE大于零且小市值的股票作为选股核心条件。通过市值从小到大排序,择优选取三只个股构建等权重仓位。策略采用5个交易日为一调仓周期,定期根据最新信号调仓,持仓个股超过20%收益即止盈,跌破8%则止损,严格控制风险。买卖均以开盘价下单,结合固定手续费及滑点模型,确保交易成本合理。策略初始资金50万元,基准为沪深300指数,适合日频交易环境,旨在捕捉小市值低估股票的超额收益,同时通过严格的...

低估值高成长精选 | 年化收益率: 35.9% | 累计收益率: 142.01% | 最大回撤低于: 47.39% | BigQuant AI量化策略

本策略基于多因子选股逻辑,核心思想是选择低估值且具备高成长性的优质股票以期实现超额收益。首先,通过基本面筛选模块剔除停牌、ST及风险警示股票,确保股票池质量。其次,采用财务指标和市场数据筛选,选取净利润同比增长率超过60%、归母净利润为正、市值处于前10%低位且股价为调整后价超过1.5倍的股票,体现成长性与低估值结合的原则。策略以“收盘价与250日均线比值”作为排序因子,优先持有比值最低的5只股票,代表股价明显低于长期均线,潜在反弹机会较大。持仓仓位均等分配,充分分散风险。调仓频率...

低频优选策略 | 年化收益率: 54.85% | 累计收益率: 56.2% | 最大回撤低于: 19.86% | BigQuant AI量化策略

这个策略是一个多因子增强的低换手率价值投资策略,主要特点如下: 策略核心逻辑 - 主要目标: 选择换手率低、基本面优质的股票长期持有 - 持仓数量: 15只股票,提高分散度 - 调仓周期: 每10天调仓一次,降低交易频率 - 权重控制: 单只股票最大权重15%,风险分散 多因子选股体系 核心因子 (40%权重): 20日平均换手率越低越好稳定性因子 (20%权重): 换手率波动性越小越好动量因子 (20%权重): 20日价格动量适度为佳价值因子 (20%权重): PE估值越低越好 严格的质量筛选 - 市值门槛: 最小50亿市值 - 估值区间: PE在5-30...

双均线趋势择时策略 | 年化收益率: 0.76% | 累计收益率: 1.17% | 最大回撤低于: 14.28% | BigQuant AI量化策略

该策略基于短期(5日)与长期(20日)简单移动均线的交叉信号进行选股,核心思想是捕捉均线金叉带来的中短期上涨趋势。策略选取沪深300成分股,剔除ST股、停牌股以及上市未满一年的小市值股票,确保标的流动性和质量。每日计算股票的短期和长期均线,当短期均线高于长期均线时发出买入信号,策略当天买入所有满足条件的股票并等权分配仓位。持仓股票设置最大持有期30天,且设有4%止盈和2%止损机制以控制风险。该策略仅做多操作,调仓频率为每日,实时根据信号调整持仓,适合趋势明显且波动适中的股票市场环...

ETF统计套利策略 | 年化收益率: 14.16% | 累计收益率: 131.83% | 最大回撤低于: 20.26% | BigQuant AI量化策略

本策略自动从多只ETF中遴选出历史价格走势最为相关的一对,通过分析其价差序列的均值回复特征,当两者价差偏离长期均值达到2倍标准差等阈值时,进行多空配对套利:高估一侧做空、低估一侧做多,待价差回归均值时平仓,实现低风险收益。策略全流程包括自动配对、信号判定、动态仓位和收益追踪,兼顾稳健性与自动化。

波动率双低ETF轮动策略 | 年化收益率: 9.82% | 累计收益率: 81.29% | 最大回撤低于: 25.74% | BigQuant AI量化策略

该策略从10只精选ETF中,根据20日年化波动率控制个券风险(单只不高于0.25),并筛除10日内最大回撤较大的品种。采用60日动量择优,每3日调仓1次,动态调整整体持仓比例,使持仓加权波动率不超过0.15。通过动量轮动和分级风控,力争兼顾收益与回撤控制,提升稳健性。

ETF网格交易策略 | 年化收益率: 14.74% | 累计收益率: 139.47% | 最大回撤低于: 16.88% | BigQuant AI量化策略

该策略是针对 10 只指定 ETF 的网格交易策略,核心基于价格相对 20 日移动平均线的波动设置分层仓位。策略参数包括:网格大小、最大网格层级、每级对应的仓位比例。通过计算收盘价与 20 日 MA 的偏离率,再除以网格大小得到层级,层级变动非零时触发调仓。每日筛选层级变动的 ETF,按层级从高到低排序,对层级在 0 至 10 级区间的 ETF,按 “层级 ×10%” 调整目标仓位(层级越高,仓位越重,最高 100%)。

金叉赢家ETF策略 | 年化收益率: 23.58% | 累计收益率: 283.46% | 最大回撤低于: 14.88% | BigQuant AI量化策略

该策略针对 9 只指定 ETF 构建,基于 MACD 指标交叉信号进行轮动交易。通过计算 12 日 EMA 与 26 日 EMA 的差值得到 DIF 线,再以 26 日 EMA 计算 DIF 的 DEA 线,当 DIF 由下向上穿越 DEA 时产生买入信号,由上向下穿越时产生卖出信号。每日调仓机制为:将触发买入信号的 ETF 纳入持仓,对触发卖出信号的持仓 ETF 清仓;剩余持仓标的按等权重分配资金。