事件型策略:探寻事件最优股
- 运行环境:AiStudio 3.0.0
- 策略描述:对于一个事件策略来说,哪一只股票在此策略下收益最高,我们是可以逐个试出来的,就买入
- 数据表名:cn_stock_bar1d
- 回测时长:2020-1-1 至 今天
- 初始资金:500000
- 买卖时间:开盘买入,收盘卖出
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本文档,我们会总结一些典型的高频因子,加工方式为“一只票,多天”
这种因子的加工时通常不需要截面运算,因此不需要获取其他股票的信息
提示:加工高频因子最好将资源开大,否则Kernel容易崩溃
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Alpha191因子是国泰君安证券研究者,于2017年6月,在《数量化专题: 基于短周期价量特征的多因子选股体系》研报中提出的191个因子,具体的因子表达式如下
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Alpha1: (-1 * CORR(RANK(DELTA(LOG(VOLUME), 1)), RANK((
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因为很多量化在线平台目前还不支持期货交易,且KD指标对大盘和热门大盘股有着较高的准确性,此策略选取'605588.SH'为标的股票,000300.SH为参考标准。\n策略逻辑:\n当kt>80,dt>80, jt>100时,卖出\n当kt<20,dt<20, jt<0 时,买入
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因为很多量化在线平台目前还不支持期货交易,且KD指标对大盘和热门大盘股有着较高的准确性,此策略随机选取'603896.SH'为标的股票,000300.SH为参考标准。\n策略逻辑:\n当kt-1>80,dt-2>80, jt>100时,股价创50日新高,KDJ指标未创新高,卖出\n当kt-1<20,
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股票提取:当快线(短期移动平均线)上穿慢线(长期移动平均线)时,形成金叉信号,表明买入机会;当快线下穿慢线时,形成死叉信号,表明卖出机会
股票过滤:过滤ST,过滤北交所,上市天数大于270天
排序规则:按照成交量从大到小
买卖时间:开盘买入,收盘卖出
初始资金:100万
持仓票数:10
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声明:本策略仅为示例策略,可根据自己需要自行修改策略逻辑
声明:本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行
股票提取:股票提取:最近15天内,连续涨停数大于7,且已经断板,断板后3天内平均涨跌幅大于1%
股票过滤:过滤北交所,过滤科创版,过滤创业板、上市天数大于270天
股票排序:按照成
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买入条件:
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声明:本策略仅为示例策略,可根据自己需要自行修改策略逻辑
声明:本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行
股票提取:在财报公告日当天,筛选出净利润同比增长小于1的,并按照净利润同比增长排序
股票过滤:剔除ST、退市、非主板、上市时间小于365天的
买卖时间:开盘买入,收盘卖出
初始资
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声明:本策略仅为示例策略,可根据自己需要自行修改策略逻辑
声明:本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行
股票提取:提取昨天和前天均涨停(2连扳),股价在五天均线上方运行,市盈率5-30倍左右,近一个季度利润增速超10%
股票过滤:过滤ST,过滤北交所,过滤科创版,上市天数大于270天,
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由于财务公告通常在晚上发布,在财务报表公告的第二日开盘买入归属母公司股东的净利润同比增长率百分比大于30%的且降序排名靠前股票(总持仓量不超过50只);\n\n买入并持有40个交易日后,以第二日开盘价卖出;
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本文为代码实现,仅供学习参考,可视化策略见:
https://bigquant.com/wiki/doc/122-xU6xPIfoPp
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