风-传统-12
由 rexrichard12创建,
策略思想
- 策略思路
- 该策略从数据处理开始，先通过BigQuant平台获取相关市场数据并进行数据预处理，选取标的后通过一系列技术因子进行选股。然后对这些标的进行合适的排序与筛选，最后在交易日进行交易执行。
- 策略介绍
- 本策略主要依赖于技术指标排序选股法，其核心在于通过多个技术指标（因子）来评估股票内部情况，例如价格的各种涨跌幅度、行业对比、交易量变化等。通过将股票筛选、排序后，将它们限制在某些条件下进行买卖指令的生成。策略中的排序和条件（如con1到con30）确保策略组合能实现某种投资逻辑。数据来源于BigQuant平台，策略通过数据分层并利用窗口函数进行时间序列分析及因子计算。
- 策略背景
- 技术指标排序选股法在量化投资中是一种普遍使用的方法。利用技术分析中的各种指标对股票进行打分、筛选、排序，从而选择合适的个股。这样的做法不仅仅能实现对个股的筛选，还可以进行动态的风险管理。其理论基础是通过技术因子的组合效果来预测潜在的价格变动趋势，达到盈利的目的。
策略优势
- 多因子筛选: 策略结合了多个因子，考虑了不同的市场环境和个股情况，增加了选股的精准性，减少了单独依赖某个因子带来的局限和风险。
2. 动态市场适应: 使用滚动窗口技术对因子数据进行长期和短期的综合分析，灵活适应市场的变化。
- 结合行业分析: 策略不但考虑了个股的技术指标，还将其置于行业背景中进行排名和评估，提升了策略判断的精准度。
策略风险
- 市场风险: 市场整体波动导致很多技术指标失效，比如市场剧烈震荡等不可控因素，即使筛选的个股符合要求，依然可能面临市场方向错误所带来的损失。
- 宏观经济因素: 政策发布、经济数据等宏观层面可能对个股及市场整体趋势产生影响，而这些因素较难被模型直接捕获。
- 因子失效风险: 依赖多个因子进行选股可能导致因子失效或者因子间的相关性降低表现不佳，需要进行持续地因子检验和调整。
4. 过拟合风险: 由于策略依赖历史数据进行训练和模拟交易，存在过拟合的风险，可能在实际环境中表现不如回测。null
