Bigquant AI量化策略

双均线趋势择时策略 | 年化收益率: 1.5% | 累计收益率: 3.26% | 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: 15.81% | 累计收益率: 178.01% | 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: 8.81% | 累计收益率: 80.04% | 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: 15.42% | 累计收益率: 171.56% | 最大回撤低于: 16.72% | 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: 29.62% | 累计收益率: 508.93% | 最大回撤低于: 13.29% | 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: 11.17% | 累计收益率: 285.69% | 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: 23.19% | 累计收益率: 133.6% | 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: 30.82% | 累计收益率: 286.41% | 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: 45.02% | 累计收益率: 549.05% | 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: 104.01% | 累计收益率: 362.12% | 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: 59.15% | 累计收益率: 936.05% | 最大回撤低于: 26.45% | 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。

创业板ETF布林带策略 | 年化收益率: 12.84% | 累计收益率: 366.76% | 最大回撤低于: 57.99% | BigQuant AI量化策略

该策略针对创业板ETF,基于布林带指标进行趋势交易。通过计算 20 日移动平均线及标准差构建布林带(上轨 = 20 日 MA+2 倍 20 日标准差,下轨 = 20 日 MA-2 倍 20 日标准差),当收盘价突破上轨时触发买入信号,全仓介入;若持有该 ETF 且收盘价跌破下轨,触发卖出信号清仓。

多因子动态ETF猎手 | 年化收益率: 94.94% | 累计收益率: 319.15% | 最大回撤低于: 41.55% | BigQuant AI量化策略

该策略针对 20 多只指定 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。

破净低市值精选 | 年化收益率: 21.66% | 累计收益率: 75.93% | 最大回撤低于: 25.89% | BigQuant AI量化策略

本策略基于A股基础股票池,重点筛选破净(市净率低于1)的股票,并排除ST股、风险警示股及停牌股,且要求上市时间超过一年,确保基本面稳定。通过计算总市值作为评分标准,选取总市值最低的10只股票进行等权配置,体现小盘股价值投资理念。策略采用5个交易日调仓一次的频率,动态调整持仓以捕捉价值回归机会。交易执行采用日开盘价,设置合理的买卖佣金与最小成本,控制交易成本。以沪深300指数为基准,旨在实现超越市场的稳健收益。该策略适合于追求价值低估且流动性较好股票的投资者,风险控制通过剔除风...