价值轮动

策略思想

1. 策略思想

该策略旨在通过对公司盈利稳定性和基本面指标进行打分，筛选出得分排名最高的5只股票进行持仓，并根据得分高低进行轮动换仓。具体而言，策略会每日评估目标股票的得分，并根据得分的变化进行调仓，确保持仓的股票始终为得分最高的5只。

2. 策略介绍

• 盈利稳定性: 通过财务数据分析公司盈利的持续性和波动性，选出盈利相对稳定的公司。

- 基本面指标: 结合市盈率（PE）、市净率（PB）、债务比率等基本面指标进行综合打分。

• 换仓机制: 定期评估股票得分，按得分高低调整持仓，以持有得分最高的5只股票。

3. 策略背景

量化投资中，因子选股策略（Factor Investing）是一种被广泛采用的方法。通过对公司基本面、技术面等多种因子的打分，可以选出相对优质的股票进行持仓，力争获得超额收益。该策略依托于BigQuant平台的大数据和AI技术实现，因此具备较高的实施效率和准确性。

策略优势

1. 因子选股优化: 基于多种因子评估股票，通过综合得分选择相对优质的股票，增强选股的科学性和系统性。

2. 轮动机制: 定期评估和调整持仓，使得组合始终处于高分股票中，力争捕捉多轮市场机会。

1. 数据驱动: 借助BigQuant平台的强大数据和AI分析能力，策略能以较高的效率和精度进行数据处理和决策。

4. 分散投资: 虽然持股数量为5只，但通过因子选股和轮动机制，尽量分散个股风险，提高投资组合的稳健性。

策略风险

1. 市场风险: 整体市场下跌会对所有股票造成冲击，无法通过个股选择完全规避市场系统性风险。

2. 个股风险: 虽然通过基本面和盈利稳定性打分筛选股票，但个股可能因突发事件（如政策变化、财务造假等）导致股价剧烈波动。

1. 操作风险: 日内频繁调仓可能导致较高的交易成本和滑点，尤其是在流动性相对较低的市场环境下。

4. 模型风险: 策略依赖的因子模型存在滞后性和失效可能，过于依赖历史数据的模型在市场环境变化时可能失效。