电池ETF布林带择时策略 策略思想 1. 策略思路 本策略利用布林带技术指标，通过计算20日简单移动平均线及其上下两条以两倍标准差为距离的布林带上下轨，捕捉价格波动的极值信号。当标的价格突破上轨时，策略选择买入开多仓，表明市场进入强势区间；当价格跌破下轨时，策略则选择平仓或做空，规避或利用市场弱势。核心思想是利用价格相对于波动范围的偏离程度，捕捉趋势初期的交易机会。 2. 策略介绍 布林带交易策略是一种基于技术分析的交易策略，广泛应用于股票、期货等金融市场。布林带由三条线组成...
策略思想 1. 策略思路 该策略主要通过对股票市场的历史数据进行量化分析，寻找出具有特定特征的股票，以实现投资收益的最大化。策略通过计算一系列的条件（con1 到 con30）来筛选股票，这些条件通过对股票的价格、成交量等数据进行加工和计算得出。然后，策略根据这些条件生成一组符合要求的股票清单，并在交易时段内动态调整持股组合。 2. 策略介绍 该策略运用了一种基于因子的量化选股方法。通过对股票市场的历史数据进行分析，定义了多个特征因子（如con1到con30），这些因子涵盖了市场状态、行业表现、个股...
策略思想 1. 策略思路 该策略名为“多因子动态ETF猎手”，面向20多只指定ETF，通过多因子筛选进行每日调仓。策略中使用了三种因子： - 趋势评分因子：基于25天的年化收益率乘以R²，衡量ETF的趋势稳定性和收益强度。 - 价格反转因子：利用5日与10日的价格反转特性，捕捉短期价格回调或反转机会。 - 成交量均值比因子：通过5日与18日成交量均值比，评估市场参与度和交易活跃性。 综合以上因子评分，选出得分最高的1只ETF进行全仓配置，每日进行调仓以实现动态投资。 2. 策略介绍 多因子投资策略是一种结合多种不同因子...
策略思想 1. 策略思路 智核三号・多因子狙击策略是一种基于多因子选股模型的量化策略。通过融合动量、成交量、收益率、市盈率等多个维度的因子，构建综合评分体系，对股票进行量化排序。其主要目的是捕捉市场动能、量价关系及估值优势。策略通过机器学习算法训练历史数据，挖掘深层市场规律，以提高选股预测的准确性。策略采用每5个交易日调仓一次的频率，持仓集中于单只股票，并利用仓位比例动态调整目标持仓。交易执行价格以开盘价为准，设置合理的手续费，并支持风险对冲建议以降低集中持仓带来的波动...
策略思想 1. 策略思路 本策略基于威廉指标（Williams %R）构建，该指标通过收盘价在过去N日最高最低价区间的位置，来捕捉超买超卖信号以指导交易决策。具体而言，当指标跌入超卖区（阈值设为-50）并回升时买入，确认价格反弹；当指标进入极端超买区（阈值设为0）后回落时卖出，锁定利润。策略主要针对“513050.SH”基金进行日频调仓操作，保持持续跟踪市场动量变化。通过严格的卖出阈值减少频繁交易，并通过超卖信号的放宽提高入场机会，实现稳健与积极的平衡。 2. 策略介绍 威廉指标（Williams %R）是一种动量震荡指...
策略思想 1. 策略思路 该策略的核心是运用每日更新的股票评分数据进行选股，依据评分选择评分最低的4只股票作为持仓目标，采用等权重分配仓位。策略每天进行一次调仓，通过卖出不在目标持仓名单内的股票并调整目标股票至预设比例，以实现仓位的动态优化。策略通过大数据平台的评分模块生成信号，结合标准回测框架进行交易执行，旨在通过评分模型捕捉价值或趋势特征，以期实现稳定的超额收益和风险控制。 2. 策略介绍 评分模型在量化投资中常用于评估股票的价值、趋势、成长性等特征。该策略通过选择评分最...
策略思想 1. 策略思路 该策略的核心在于通过对一系列财务指标和市场数据的分析，识别出潜在的优良股票，并进行投资决策。策略首先从数据库中获取股票及其相关的财务数据，随后计算多个因子（如收益率、成交量等），并对这些因子进行分箱处理。最后，根据设定的规则筛选出符合条件的股票进行交易。 2. 策略介绍 该策略运用量化因子分析方法，通过对财务数据和市场数据的深度挖掘，计算并分析了一系列因子（如收益率、成交量等），并使用分箱技术对这些因子进行标准化处理。根据这些标准化因子，策略将股...
策略思想 1. 策略思路 该策略利用外部趋势评分生成日频选股信号，旨在通过短期趋势捕捉和高频交易实现收益。每日根据当日预测列表选取标的，按等权或均分资金进行建仓，单只股票资金限制为总资产的50%/N，整体持仓上限为总资产的50%。建仓以开盘价进行，而平仓则在次日收盘或当日触及止损（-7%）时执行。策略特点包括每日调整持仓以增加换手率和通过费用及最小成交成本的设置来模拟真实投资环境。 2. 策略介绍 该策略属于短线交易策略，侧重利用趋势评分来判断个股在短期内的走势可能性。通过对持仓标的的快...
