策略介绍

• 在113-大类资产配置ETF基金交易策略 基础上加入仓位权重再平衡的逻辑，来实现一个更完备的策略模版
• 此策略可以作为一个选股和线性策略的常用模版使用

策略逻辑

策略介绍

净利润同比增长选股策略旨在通过筛选那些净利润同比增长显著的公司，挖掘潜在的投资机会。该策略核心在于选择那些净利润增长率高的公司，以捕捉其盈利增长潜力，同时确保这些公司具备稳健的财务状况，如资本充足率和流动比率良好。此外，还关注这些公司股价的上涨趋势和成交量稳定，以及它们所处行业的增

因子研究

• 因子加工的时候，如何判断加工结果是否准确

两步：1）检查原始数据 2）检查计算加工逻辑

测试数据的覆盖度、准确性。

• 因子挖掘方面的问题，如何去挖掘因子，没有形成一套逻辑

参考研究报告：

着重推荐第一篇：《国盛证券多因子系列之八：日间量价模型研究》

![](

策略介绍

红利策略也叫高股息策略，是价值投资的经典策略之一。简单来说，该策略基于股息率选取高分红个股进行投资，在获取分红收益之余，还能获取股价上涨带来的收益。

“新国九条”出台，红利有望成为中长期的投资逻辑。

新“国九条”落地之后，监管思路已经向“强监管、防风险、促高质量发展”转

策略介绍

双均线策略是一种简单而又广泛使用的技术分析工具，主要用于识别市场趋势的变化和生成交易信号。这种策略涉及两条移动平均线——一条短期（快速）和一条长期（慢速）——并通过观察这两条线的交叉点来决定买入或卖出的时机。

策略流程

1. 选择股票池：在银行业中利用双均线进行择时选股

AI量化领域结合了人工智能（AI）、机器学习（ML）以及量化金融的技术和方法。这一领域的目标是使用算法和计算模型来分析大量金融数据，从而做出投资决策或提高交易效率。

一些在AI量化领域重要技术和方法，以及在金融领域的应用：

1. 机器学习算法：机器学习算法是AI量化领域的核心。它们包括

旧版声明

本文为旧版实现，仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU（新版开发环境下的模版目录）

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导语

RNN、LSTM和GRU网络已在序列模型、语言模型、机器翻译等应用中取得不错的效果。循环结构

使用流程

1. 编写计算程序，并将其提交为任务；
2. 选择任务类型，例如数据任务、因子任务等，接着指定任务的相关参数，例如任务的执行时间等；
3. 在任务管理界面查看任务的执行状态，如果任务执行成功，您可以查看任务的执行结果。

![](/wiki/api/attachment

一、股息率定义

股息率是指公司每年支付的股息与其股票当前市场价格的比率。它是一个重要的投资指标，帮助投资者评估股票的收入潜力，股息率越高，通常表示投资者可以从该股票中获得更多的被动收入。计算公式为：

![](/wiki/api/attachments.redirect?id=2c4d22

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大部分人都不知道要买哪只股票，所以才需要量化策略对股票行情数据进行监控(可监控行情api接口数据)，然后采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票行情则被买入，不满足的则卖出。

在量化策略中，要选出优质的股票，至少得获得这些股票行情数据进行监听处理，因为不知道哪个股票数据放量，所以需要订阅所

一、定义

净利润N年复合增长率（CAGR，Compound Annual Growth Rate）是衡量一个公司在特定时间段内净利润增长的平均年增长率。它反映了在每年的增长率都保持一致的情况下，净利润从一个初始值增长到最终值的速度。

CAGR的计算公式为：

![](/wiki/api/

文章目标

给出一个保存自己创建的数据列表的示例贴。

数据

本文所展示的数据列表如下：

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数据生成与筛选

利用可

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平台：

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交易规则

• 1分钟频率回测，如果分钟K线的短期均线上穿长期均线平空开多，短期均线下穿长期均线平多。

每个交易日尾盘需要清仓。

策略构建步骤

确定股票池和回测时间

• 通过证券代码列表输入回测的起止日期

确定买卖条件信号

• 计算短期短期均线与长期均线，短

绩效截图

我们先来看一个策略回测曲线，年化17%多，最大回撤只有十几个点，交易不是特别频繁，但胜率极高。

这就是一个配对交易策略，只买

策略介绍

• 在 102 中我们使用了 [仓位分配](https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-HVwrgP4J1A#h-%E4%BB%93%E4%BD%

引言

最近上传了一个新版的随机森林模块，大家可以尝试使用一下。

策略思想

因子和标签选取

![](/wiki/api/a

策略介绍

本策略AI算法来预测股票的未来表现，并进行排序。这里使用算法StockRanker，BigQuant 平台开发的一种先进的机器学习算法，专门用于量化选股排序学习，通过在多个因子/特征的数据上训练，旨在从大量股票中识别并排序那些未来表现可能最优异的股票。

策略思想

策略介绍

动量策略是一种利用历史价格趋势来预测未来价格行为的量化交易策略。这种策略基于一个假设：股票或其他资产的未来价格趋势可能会延续其近期的表现。在实际应用中，动量策略通常会购买表现好的资产并卖出表现差的资产。

策略思想

动量策略的核心是“追涨避跌”。具体来说，这种策略会：