策略代码文章

天泉6-创业板-F1000-90-y48-1

成长,AI,小盘

策略思想 1. 策略思路 本策略为一款多因子选股策略,专注于创业板股票。策略通过结合多种因子(如交易量、收益率、市盈率等)对股票进行评分和排序,从而评估其投资价值。此多因子模型可以从不同角度评估股票,有助于构建更全面的投资组合。此外,策略采用机器学习方法,通过历史数据训练模型对未来的股票进行排序和预测,以提升预测的准确性和效率。策略每日持仓1支票,仓位集中,虽然集中投资可能带来较高的回报,但也可能导致较大回撤。 2. 策略介绍 多因子模型是量化投资中常用的方法,通过结合多个能...

作者: yilong10

StockRanker因子策略

策略思想 1. 策略思想 - 本策略主要利用成交量、价格波动和交易活跃度等因子,训练一个StockRanker算法进行选股。选取预测排名靠前的十只股票进行持有,并采用日频的方式进行调仓。 2. 策略介绍 - 该策略运用了基于量化因子的选股模型,将成交量、价格波动和交易活跃度作为主要特征。通过训练一个StockRanker模型来对股票进行排名,从而选出排名前10的股票进行投资。日频调仓意味着每天都会根据StockRanker模型的最新预测进行一次调仓,以期能够快速响应市场变化。 3. 策略背景 - 成交量、价格波动和交易活跃度都是市场...

作者: bq6vbn4

风景线-B668-S776

策略思想 1. 策略思路 该策略主要通过多因子模型进行选股,并进行回测验证。策略运用了一系列的量化因子,结合大数据处理技术,筛选出符合特定条件的股票进行组合投资。策略中使用了多种条件约束(con1, con2, ..., con30)来评估股票的表现,并结合行业信息进行选股。 2. 策略介绍 多因子模型是一种常见的量化投资策略,通常通过组合多个具有预测股票收益能力的因子,来实现超额收益。因子可以是基本面因子,如市盈率、市净率等,也可以是技术面因子,如动量、成交量等。该策略通过对因子的分位数切分和条件组合,...

作者: sandy43

综合因子评分选股策略

AI,成长,价值

策略思想 1. 策略思路 本策略通过每日因子评分对股票进行排序,并剔除科创板股票,选取排名前10的股票构建等权重组合。每日换仓数量限制为1,优先卖出不在预测名单中的股票及得分较低的持仓股票,然后根据因子得分补充买入股票,保持组合规模稳定在10只。这种动态调整持仓结构的策略适合追求稳健的中短期股票投资。 2. 策略介绍 综合因子评分选股策略是一种基于量化因子模型的选股策略。因子模型通过对股票的各项指标(如基本面、技术面、市场情绪等)进行打分,并将这些因子分数综合以形成总评分。然后根...

作者: bqo4qjoo

固化训练-E16

策略思想 1. 策略思路 本策略通过导入行业数据和股票行情数据,结合多种技术指标和因子,选出潜在的投资标的。策略运用了多种因子组合条件,通过构建数据表的方式,筛选出符合特定条件的股票进行投资。策略的核心是通过多因子选股模型进行选股,并进行动态调仓。 2. 策略介绍 该策略运用了一种多因子选股模型。具体来说,通过对股票的日线数据进行处理,计算得到多个因子(如收益率、成交量、价格位置等),并将这些因子进行分层或排序,以此用来选择符合条件的优质股票。策略中使用了多达30个因子来进行...

作者: virgil68

天泉6-创业板-F1000-90-y48

AI,成长,小盘

策略思想 策略思路 这项策略结合了多种因子,包括交易量、收益率、市盈率等,通过综合评分和排序来评估股票的投资价值。通过机器学习训练模型,该策略能够对未来的股票表现进行排序和预测。这种多因子模型有助于从不同的角度评估股票,构建更全面和多样化的投资组合。 策略介绍 多因子选股策略是现代量化投资中的一种常见方法,它通过综合多个影响股票价格的因子来评估股票的投资价值。常用的因子包括基本面因子(如市盈率、市净率等)、技术面因子(如交易量、价格波动率等)和情绪因子(如市场情绪指...

作者: yilong10

量价关系驱动的成长型投资策略

策略思想 1. 策略思想 - 本策略主要使用股票的量价相关信息等指标来训练stockranker模型。通过对这些股票指标的综合考量,对股票进行排名,并选择排名靠前的十只股票进行调仓。 2. 策略介绍 - 核心思想:该策略的核心思想是通过股票的量价关系来预测其未来表现。量价关系包含了大量的市场心理和资金流动信息,这些信息可以帮助我们更好地理解股票的趋势和波动。通过使用这些信息进行机器学习模型训练,对股票进行打分和排序,选择表现潜力较高的股票进行投资。 - 量价关系:量价关系是指成交量和成交价格...

作者: bq6vbn4

AI策略——突飞系列

AI

AI策略——突飞系列 策略思想 1. 策略思路 - 本策略利用AI算法在训练集数据中训练模型,并在样本外的测试集上进行预测,生成股票的预测得分。 - 交易引擎基于预测得分的高低,选择每期要构建的股票组合。具体来说,策略会买入得分排名靠前的股票,并在达成一定持有期后对组合进行调整。 2. 策略介绍 - AI量化策略是一种利用机器学习等人工智能技术进行投资决策的策略。通过在历史数据上训练模型,这些策略能够识别出潜在的投资机会。 - 该策略的核心思想是通过对股票的特征进行分析,进而预测其未来的...

作者: bq0sufws

日频量化选股策略

策略思想 1. 策略思想 - 该策略基于交易活跃度、长短期回报比、排名变化以及波动性变化,训练StockRanker模型,并选择排名前十的股票进行日频调仓。 2. 策略介绍 - 交易活跃度:通常是指个股的成交量、成交金额等指标,可以反映市场投资者对该股票的关注度和交易意愿。 - 长短期回报比:衡量股票一段时间内的收益表现,可作为股票未来走势的预期指标。 - 排名变化:基于各类指标对股票进行排名,并观察排名的变化情况,这可以帮助我们捕捉到市场情绪的转变和个股的表现差异。 - 波动性变化:波动性常用...

作者: bq6vbn4

因子挖掘与StockRanker策略

策略思想 策略介绍 本策略使用遗传规划技术挖掘出的因子结合stockranker算法进行训练,以选出排名前10的股票进行持有。该策略主要通过日频率进行调仓,以确保持仓按计划持续优化。 策略背景 遗传规划(Genetic Programming,GP)是一种进化算法,用于自动生成程序或表达式。它基于自然选择的理论,通过模拟遗传进化的过程来寻找问题的最优解决方案。在金融领域,遗传规划可以用于挖掘金融市场中的优质因子。stockranker算法是一种基于因子排序的选股方法,结合机器学习手段,对不同因子给予不同权重,以选出最优的股票...

作者: bqpo6i

闻名不如见面-321

策略思想 1. 策略思路 该策略通过分析股票的行业归属、涨停状态、交易量、收益率等多种因子,建立了一套复杂的选股条件(constrs),以筛选出符合条件的股票进行投资。策略通过多个数据表的创建和连接操作,提取和计算出股票的多种因子值,并对这些因子进行分组和排序,以满足特定条件的股票作为买入目标。 2. 策略介绍 该策略使用了多种量化因子进行股票筛选。其中包括: - 涨停率因子:计算股票在最近若干交易日内的涨停情况。 - 收益率因子:包括单日、两日、十日等多种收益率及其在行业中的排名。 - 成交量...

作者: reuben38

可视化线性策略-20250818152409

私享会

策略思想 1. 策略思路 本策略采用一种长-only、低估值小市值的股票选择方法,旨在通过筛选低估值公司以实现长期稳定收益。策略基于沪深A股市场,初步剔除ST和停牌股票,然后根据市值和市盈率(PE)的相对排名进行筛选,选择总市值排名在前20%且市盈率(PE_ttm)分位在40%以下的股票。为确保质量,选定PE值大于0的股票,最后按市值升序选出前5只股票,等权构建投资组合。交易遵循周度换仓频率,并设置持仓、交易成本等风险控制措施。 2. 策略介绍 这类策略的核心思想建立在价值投资理念上,通过选择低估值且市值较...

作者: bqtest183

基于动量因子的ETF轮动策略

策略思想 1. 策略思路 该策略采用每日调仓的动态持仓调整机制,基于量化因子模型与外部信号数据表,构建股票组合并实现持仓结构的动态更新。策略在每个交易日开盘前判断是否为调仓日,若是,则卖出当前持仓中不在目标列表内的股票,并按照目标仓位买入新选股票。整体交易频率较高,适合捕捉短中期市场机会。 2. 策略介绍 该策略的核心思想是利用量化因子模型生成每日持仓目标。量化因子模型通过分析一系列量化因子(如动量因子、基本面因子等)来评估股票的投资价值。策略所用的信号选股方法依赖于外部数...

作者: bqy4a9le

电池ETF_MACD择时策略

策略思想 1. 策略思路 本策略基于经典技术指标MACD,通过分析12日和26日简单移动平均线(SMA)的差值(即DIFF线)及其9日平滑均线(即DEA线),利用DIFF线与DEA线的交叉信号进行交易决策。具体交易规则如下: - 当DIFF线由下向上突破DEA线时(即MACD金叉),策略买入开仓。 - 当DIFF线由上向下跌破DEA线时(即MACD死叉),策略卖出平仓。 2. 策略介绍 MACD(Moving Average Convergence Divergence)即移动平均线收敛发散指标,是一种广泛应用于技术分析的交易策略。MACD指标由三个主要部分组成: - DIFF线(快线):即12日SMA与26日SMA的差值,用...

作者: bqy4a9le

ZUFE_超跌反弹策略

AI,成长

策略思想 1. 策略思路 本策略结合基本面和技术面的超跌反弹选股思想,旨在通过选择沪深三大交易所中的优质股票,捕捉其股价在超跌后的反弹机会。具体筛选条件包括: - 基本面:净利润同比增长率大于60%,扣非净利润为正,市值排名处于市场前10%,无风险警示及停牌状态。 - 技术面:股价显著低于250日均线。 - 选股逻辑:计算“超跌分数”,对股票进行排序,并择取分数最低的5只股票构建等权持仓组合。 - 调仓频率:每日交易日调仓,交易以开盘价执行买卖操作。 2. 策略介绍 超跌反弹策略是一种基于市场反应理论的...

作者: bq17kxsv

套利期货高频交付05-08

策略思想 1. 策略思路 本策略是一个基于期货市场的高频套利策略,主要通过分钟级别的数据进行交易。它封装了杠杆倍率、开始日期和结束日期,设置了保证金在亏损达到80%和95%时的提醒功能。策略通过每日输出盈亏情况,并根据基差的不同档位逐步建仓,以实现套利机会。 2. 策略介绍 高频交易策略是指通过快速的数据分析和执行,捕捉市场的短期价格波动,从而获取盈利。本策略通过对期货合约的基差进行分析,以设定的档位逐步进行建仓操作,当基差达到一定水平时,通过平仓来锁定利润。策略中使用了杠...

作者: bq6mxltz

有色金属ETF_KDJ择时策略

策略思想 1. 策略思路 该策略基于经典的技术指标——KDJ(随机指标)构建,利用K、D、J三值及其变化率作为主要的选股和交易信号。策略的核心思想是通过捕捉KDJ指标的极端值和剧烈波动,结合多种条件综合判定买卖时机,实现短期内的投资收益最大化。选股逻辑依托于每日计算的KDJ指标及相关RSV、高低价范围等辅助数据,结合前一交易日数据进行趋势判断。交易规则强调“疯狂买入卖出”,在无持仓时,通过显著的指标变化或连续多日未交易触发买入信号;有持仓时,若KDJ回归中值、指标剧烈波动或持仓时间超过3天则卖...

作者: bqy4a9le

有色金属ETF_RSI择时策略

策略思想 1. 策略思路 本策略基于相对强弱指标(RSI)进行交易决策,通过利用RSI的超买(>70)和超卖(<30)信号捕捉价格反转机会。具体策略包括: - 当14日RSI从超卖区

作者: bqy4a9le

趋势1218

AI,盈利

策略思想 1. 策略思路 该策略的核心思想是通过趋势评分模型进行每日选股,利用预测的趋势得分筛选出当天表现较优的股票。具体选股逻辑是根据预测数据选择多只股票进行等权分配资金,单只股票的最大持仓金额控制在总资产的50%以内,持仓期限为1天,第二天全部卖出,形成短线快速轮动的交易策略。 2. 策略介绍 此策略基于趋势评分模型,每日通过预测数据选择表现较好的股票,利用短线趋势捕捉来获得超额收益。在交易规则上,策略要求每日建仓,持仓期限严格为1天,以快速响应市场变化。风险控制方面,当某持...

作者: jayjaypp

稳定择时高收益小市值

小盘,低波,AI

稳定择时高收益小市值策略分析 策略思想 1. 策略思路 该策略以小市值股票为核心标的,结合 AI 智能算法,以构建稳定且高效的择时投资体系为目标。主要从两个方面入手:一是通过严格条件筛选出具有成长和价值属性的小市值个股;二是借助量化模型,精准判断市场趋势,动态调整仓位以控制风险。利用小市值股票的高弹性优势,并通过 AI 对市场数据的深度分析,实现震荡市中捕捉超额收益,牛市中放大盈利空间。 2. 策略介绍 小市值策略通常基于这样一个假设:小市值公司由于规模较小,市场关注度低,因此其成长潜...

作者: bq9nmiyy