Bigquant AI量化策略

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: 212.24% | 累计收益率: 472.04% | 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: 221.72% | 累计收益率: 498.88% | 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: 53.41% | 累计收益率: 563.2% | 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: 77.75% | 累计收益率: 1168.49% | 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...

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: 31.04% | 累计收益率: 16.58% | 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。

日内ATR突破期货tick策略 | 年化收益率: 2.36% | 累计收益率: 1.35% | 最大回撤低于: 11.36% | 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。当价格突破上轨时认为股价将会回调选择做空,突破下轨时认为股价将会回升选择做多。

风险对冲小市值策略 | 年化收益率: 26.1% | 累计收益率: 174.43% | 最大回撤低于: -17.69% | BigQuant AI量化策略

挑选一个风险因子作单因子策略,再挑选一批稳健资产作为对冲波动的产品.$$\sigma_p=\sqrt{\sigma_1^2+\sigma_2^2} < \sigma_1 + \sigma_2$$ 整体风险小于部分风险之和。跟踪误差的定义为收益率与基准收益率差值的标准差: $$track\_error=std(r_p - r_b)$$ 跟踪指数的原理: $\begin{aligned} & \text{min} \quad std(r_p - r_b) \\\\ & \text{s.t.}\quad h^TI=1 \\\\ & \text{s.t.}\quad h\geq0 \\\\ \end{aligned}$ 其中$I=[1, 1, 1,..., 1]^T$

小盘低价定投策略 | 年化收益率: 44.86% | 累计收益率: 190.86% | 最大回撤低于: 50.5% | BigQuant AI量化策略

本策略主要面向中国A股市场,重点选取主板和创业板中价格低于20元且总市值低于200亿元的优质小盘股,剔除ST及停牌股票,且要求股票上市时间超过180天,确保流动性和稳定性。通过对符合条件股票按市值进行排序打分,结合持股数量参数确定持仓标的和仓位分配,采用固定仓位分配方式。策略以日频调仓为主,默认每5个交易日进行一次调仓,动态调整持仓结构,严格卖出不在目标持仓列表的股票,买入目标股票,实现系统化择时和仓位管理。采用每笔交易均设置合理佣金成本,配合交易滑点控制,降低交易成本。策略以...

ZUFE_中证市值低估选股 | 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

本策略基于中国A股市场,聚焦主板、科创板及创业板内符合中证系列指数成分股,剔除停牌及非正常股票。核心选股逻辑以市值(float_market_cap)作为打分因子,筛选PE(TTM)大于0且上市超过一年且非ST标的的股票。每次调仓选取得分最低的3只市值较小股票,给予等权仓位配置。调仓周期为每5个交易日一次,使用日线数据进行交易,买卖均以开盘价执行,设置合理的交易成本和滑点模型控制交易费用。风险控制通过持仓数量限制及定期调仓实现,持仓结构简洁且动态调整,适合稳健型投资者。基准为沪深300指数,策略目标为捕...

市值低估选股策略 | 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

本策略基于基本面市值因子构建选股池,选取A股市场主板、科创板及创业板中符合正常交易状态且非ST股票,结合市值因子(float_market_cap)进行排序,优先选择市值较低且符合财务健康标准(PE正向、上市超过一年)的股票。持仓数量固定为3只,仓位均等分配,整体仓位为100%。策略每5个交易日调仓一次,确保组合动态调整以适应市场变化。交易执行采用日线开盘价撮合,手续费设置包含固定最小费用与买卖比例费用,有效控制交易成本。适用沪深300指数作为基准,策略通过严格的基本面选股和定期调仓,旨在捕捉被低估的...