Bigquant AI量化策略

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: 44.64% | 累计收益率: 90.48% | 最大回撤低于: 19.78% | 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: 1.07% | 累计收益率: 2.44% | 最大回撤低于: 14.25% | 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: 14.32% | 累计收益率: 157.86% | 最大回撤低于: 20.32% | 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: 8.61% | 累计收益率: 79.42% | 最大回撤低于: 22.13% | 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: 14.34% | 累计收益率: 158.21% | 最大回撤低于: 16.89% | 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: 20.87% | 累计收益率: 282.62% | 最大回撤低于: 20.07% | 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。

RSRS弹性ETF轮动策略 | 年化收益率: 11.48% | 累计收益率: 304.61% | 最大回撤低于: 17.3% | BigQuant AI量化策略

该策略的核心基于 RSRS(阻力支撑相对强度)择时模型构建的指标。该指标是一种量化市场​​阻力(高点)与支撑(低点)动态关系​​的技术指标,核心逻辑是通过 ​​滚动回归分析​​计算价格高低点的相对强度,并用 ​​标准化(Z-Score)​​ 处理,最终生成交易信号。通过 18 天窗口滚动回归高低价计算斜率,再以 600 天窗口计算该斜率的 Z-Score,衡量标的弹性。每日调仓:Z-Score 在 (0,2) 或 <-2 时纳入持仓;Z-Score 在 (-1,-2) 或 > 3 时触发卖出。

双阈动量ETF狙击策略 | 年化收益率: 29.22% | 累计收益率: 192.19% | 最大回撤低于: 21.96% | BigQuant AI量化策略

该策略针对 5 只指定 ETF 构建,采用多因子评分系统结合动态止盈止损机制。核心因子包括:26 天趋势评分、5 日与 9 日价格反转因子之和、5 日与 20 日成交量比。每日筛选评分最高的 1 只 ETF 全仓配置,同时实施双阈值风控,动量止盈,趋势止损。

双轨复合ETF优选策略 | 年化收益率: 32.77% | 累计收益率: 330.08% | 最大回撤低于: 33.67% | BigQuant AI量化策略

该策略采用 "双轨复合" 机制筛选标的。策略通过趋势评分(25 天年化收益率 ×R²)、20 日价格变动率(roc_20)、量比指标(5 日 / 20 日成交量均值比)三个因子构建评分体系,等权重持仓。标的入选需满足 18 日价格变动率为正或趋势评分为正,每日从候选池中选择评分最高的 1 只 ETF 全仓配置。当持有标的 18日收益率 超过 15% 时触发止盈机制。

ETF动量因子止盈策略 | 年化收益率: 46.87% | 累计收益率: 623.1% | 最大回撤低于: 23.97% | BigQuant AI量化策略

该策略针对 20 只指定 ETF 构建,以 21 日动量为核心评分因子,采用每 3 天调仓机制。并在动量策略的基础上设立止盈机制,调仓时先检查持仓:若持有的 ETF的 21 日涨幅超 25%,立即清仓并剔除该标的;随后从剩余标的中选取评分最高的 2 只,等权重配置。

多因子动态ETF猎手PLUS | 年化收益率: 100.94% | 累计收益率: 384.75% | 最大回撤低于: 38.54% | BigQuant AI量化策略

该策略针对 24 只指定 ETF 构建,通过多因子筛选进行每日调仓。因子含三部分:25 天趋势评分(年化收益率 × R^2)、5日与10日价格反转因子、5日与18日成交量均值比,综合评分最高的 1 只 ETF 将被全仓配置,并且每日调仓。升级添加了止盈逻辑,优化了调仓方式,降低回撤,提升策略收益率。

大类资产ETF轮动复合排序策略 | 年化收益率: 57.57% | 累计收益率: 938.32% | 最大回撤低于: 28.61% | BigQuant AI量化策略

该策略针对 8 只大类资产 ETF,通过多因子筛选与动态调仓实现投资。核心因子包括 25 天趋势评分(年化收益率 × R^2)与 10 日 / 5 日均线比,两者之和为综合评分。每日检查持仓:若持有的 ETF 的18 日涨跌幅超 16%,触发止盈清仓;随后从剩余标的中选综合评分最高的 1 只全仓买入。