本策略聚焦A股主板和创业板中基本面优良且波动率较低的小市值成长股。首先筛选非ST、非停牌且行业覆盖广泛的股票池，进一步通过基本面指标过滤：要求最近12个月净利润和营业收入同比增速均超过30%，市盈率介于0至50，市净率低于5，且上市时间超过90天，排除波动率高于市场80百分位的标的。最终选取市值最小的5只股票，采用等权重持仓。策略每5个交易日调仓一次，调仓时清仓不在目标池内的股票，并对持仓股票设动态止盈30%和止损8%的风控机制。买卖均以开盘价执行，基准为沪深300指数。此策略旨在捕捉成长且估值...
本策略基于动量和低波动率因子构建，筛选符合市值、估值和交易状态等基本面条件的A股股票池。核心选股逻辑为选取过去60日动量排名前20%、过去20日波动率排名最低30%、市净率(PB)排名最低30%的股票，且剔除停牌及高估值股票，确保质量和安全边际。持仓数量通过参数调节，买入权重均等分配。策略采用固定调仓周期（默认5个交易日），在调仓日调整持仓，卖出不在目标列表的股票，买入目标股票至指定仓位。手续费按每笔订单计费，考虑了固定最小费用。策略适合沪深主板及创业板市场，基准为沪深300指数，旨在通过动...
本策略聚焦A股主板市场中低市值股票，筛选市值介于20亿至30亿元且股价大于2元的非ST股票。通过多维因子过滤，剔除连续下跌超过三天及近两日涨停的标的，确保选股稳定性与流动性。选股逻辑以市值升序排序，优先持有市值较低的10只股票，采用等权配置，分散持仓风险。策略采用每5个交易日调仓一次的频率，利用每日开盘价进行买卖操作，设置固定手续费和最小交易成本以控制交易费用。整体投资理念为稳健增值，结合基本面与技术面指标，控制波动，提升组合收益的稳定性。适合中长期趋势跟踪，基准为沪深300指数...
大类ETF标的，通过分布式鲁棒性优化调仓仓位，避免黑天鹅时间，控制风险
本策略聚焦于中国A股市场，选取上市时间超过一年、非ST且未停牌的股票作为备选池，进一步通过市值和市盈率等财务指标筛选出符合条件的微盘股。核心选股逻辑是以总市值升序排序，优先选择市值最低的10只股票，体现对低市值潜力股的偏好。策略采用月度调仓频率，每月第一个交易日进行调仓，目标持仓为等权重分配，确保资金均匀配置于精选标的。交易时机以上市首日开盘价买入，卖出时以收盘价成交。风险控制措施包括剔除极高估值（PE>100）和极低估值（PE≤0）股票，并排除ST及停牌股票，降低潜在风险。策略以沪...
本策略基于短中期均线排列与价格突破信号，结合基本面筛选构建股票池。首先通过基本面信息筛选沪深两市主板、创业板、科创板等多个指数成分股，剔除停牌及异常股票。
基于近期表现不错的热门概念板块，挑选出涨停的龙头股票，然后次日买入
本策略基于沪深300指数的中期趋势作为市场参与信号，仅在指数收盘价高于20日均线时进行股票轮动。选股逻辑结合基本面与技术指标，通过自定义得分公式筛选流通市值合理、成交量活跃且技术面健康（如股票价格高于5日均线、KDJ指标J值低于70等）的个股，剔除停牌和异常状态股票。每次调仓周期为5个交易日，选取得分最低的3只股票均等仓位持有，实现分散风险。策略内置止盈15%和止损6%的风险控制机制，及时清仓止盈或止损头寸，保护收益和控制回撤。交易成本按每单固定费用计入，使用开盘价作为交易价格，确保策略...
本策略基于中国A股市场，核心思想是通过净利润同比增长率（net_profit_yoy_ttm）这一成长因子筛选股票。首先，剔除停牌、ST股及净利润同比不增长的股票，确保选股质量。然后，依据净利润同比增长率对候选股票进行排序，选择得分最高的3只股票构建等权重组合。策略每日调仓，动态调整持仓以捕捉最新的成长机会。交易执行采用基于当日开盘价的买卖操作，手续费设置为买入万分之3，卖出千分之1.3且最低5元，配合严格的仓位管理和风险控制。以沪深300指数为基准进行回测，资本金为100万元，适合寻求稳健成长的投资者。...
本策略基于多板块及主要A股指数成分股，筛选沪深两市及北交所主板、科创板和创业板的正常上市股票，剔除ST及停牌标的。核心逻辑通过市值因子（流通市值）进行排序，选取市值最小的3只股票构建等权持仓组合。策略要求股票上市时间超过365天，且市盈率PE>0，保证质量与流动性。每5个交易日调仓一次，动态调整持仓，保持持股数稳定于3只，确保组合集中且风险可控。交易成本采用固定每笔最低费用加比例佣金，买卖均按开盘价执行，贴合实盘操作。策略以沪深300指数为基准，适合中长期趋势跟踪，追求低市值成长股的...
这是一个基于均值回归的期货跨期套利策略，通过交易IM（中证1000期货）的近月和次近月合约进行配对。 基本原理 - 价差计算：远月合约价格 - 近月合约价格 - 统计指标：使用40个交易周期的价差历史数据计算Z-score - 交易信号：当价差偏离历史均值时，预期其会回归
基于风险平价组合优化，对6个ETF进行权重分配，实现风险均衡一致，获取稳定收益
本策略基于趋势突破与量能放大选股理念，通过多因子技术指标筛选成长性较好的股票。选股逻辑首先过滤沪深交易所主板、创业板及科创板中正常交易且属于多个主流指数成分的股票，剔除停牌标的。其核心筛选条件包括：14日ATR指标显著高于7日平均，反映波动性放大；20、40、60日均线呈多头排列，确认上涨趋势；成交量超过20日均量1.8倍，体现活跃交易；股价突破过去30日最高价，体现突破动力。策略动态调仓，默认持仓数量为5只，仓位分配均等。调仓频率可调，默认为每5个交易日一次，交易以日线数据为基础，买卖均...
本策略以基金为投资标的，通过计算近21日涨幅（close/m_lag(close,21)-1）作为评分指标，选取三只目标基金中涨幅最高的一只进行全仓持有。策略每月交易日进行调仓，确保持仓仅为当前评分最高的基金。持仓期间设置20%止盈和8%止损，通过每日监控持仓盈亏情况，若达到止盈或止损阈值则清仓退出。交易执行采用每日开盘价价格，手续费采用每笔交易固定费用模型。策略核心在于利用历史区间涨幅选基，结合严格的风险控制机制，实现动态切换优质基金以获取超额收益。适合中长期基金投资者，兼顾收益与风险管理，操作频率...
本策略选取主板、创业板及科创板主要指数成分股，剔除ST股和停牌股票，确保股票流动性和基本面正常。基于市值因子，以市值作为打分指标，筛选上市超过一年且市盈率（TTM）大于零的股票，优先选择市值较小的股票。每次调仓时，策略按打分升序选择排名前三的小市值股票，等权分配仓位，持仓数量固定为3只。调仓周期为每5个交易日一次，使用开盘价执行买卖，模拟A股市场实际佣金费用。策略聚焦于捕捉小市值股票潜在的价值回归机会，通过严格筛选和定期调仓控制风险，适合中长期持有以获得超额收益。回测区间...
本策略基于基本面信息筛选符合条件的A股股票，核心思想为优选低市值股票构建等权重组合以捕捉小盘股的超额收益。选股逻辑依托多个过滤条件：剔除停牌、风险警示及ST股票，要求上市时间超过252天，且收盘价调整后低于每股净资产（bps_lf），确保基本面稳健。通过总市值指标进行升序排序，优先选取市值较低的前10只股票，采用等权重分配仓位。交易规则为5交易日调仓一次，调仓时卖出不在目标池的股票，买入目标股票至预设仓位。手续费设置考虑实际交易成本，买入费率万0.03，卖出费率万0.13且最低5元，适用于日线...
本策略核心思想是长期全仓持有纳斯达克指数ETF（代码：513100.SH），不设止盈止损，通过简化投资决策降低操作复杂度和交易成本。选股逻辑仅包含单一标的纳指ETF，无需选股筛选。交易规则为每日交易日开盘时以开盘价调整仓位至100%持有该ETF，保持满仓状态。策略设置了较低的交易手续费（买入0.03%，卖出0.13%，最低5元），并基于沪深300指数作为基准进行绩效比较。适合在股票市场中应用，适合投资者追求纳指长期增长潜力，偏好被动指数投资的场景。此策略通过全周期历史数据回测（2015年至2024年），体现理论极限收益...
本策略聚焦标普主要ETF，采用季度调仓频率，通过每日收盘价作为得分指标对标的进行排序，选出得分最高的两只ETF进行均等配置。策略核心在于简化的得分排序选股逻辑，结合季度调仓和每日止盈止损机制，有效控制风险。持仓期间，若持仓盈亏超过30%盈利或亏损超过10%，则当天开盘价全部卖出止盈或止损。调仓日卖出所有不在目标池的持仓，并重新按得分买入目标ETF，仓位均分至50%。手续费设定为买入千分之0.3，卖出千分之1.3且最低5元固定费用。适用于股票市场中的ETF投资，策略通过稳定的调仓频率和严格的止盈止损规...
本策略基于60日收益率动量因子，对三只代表性大类ETF（纳指ETF、国债ETF、黄金ETF）进行评分排序。每月调仓日，选取收益率排名前两名的ETF，各配置50%仓位，总仓位为100%。卖出不再持有的标的，实现动态调整。策略采用逐笔订单手续费模型，买卖均按当日开盘价执行，回测区间从2018年初至2024年中。通过简单的动量评分与严格的月度调仓频率，策略旨在捕捉不同资产类别的相对强势表现，分散风险并平衡收益。适合偏好低频调仓、成本控制明确的投资者使用，适用于股票市场中的ETF资产配置。
本策略通过选择涵盖股票、债券、商品及黄金等多类别的7只主流ETF，实现跨资产的均等配置。利用历史日线数据，月初调仓一次，确保持仓及时反映最新资产配置。选股逻辑基于标的的收盘价构造得分，采用等权重分配持仓比例，维持满仓状态。交易规则包括卖出不再目标列表的ETF，同时对持仓标的进行止盈止损管理，涨幅超过30%或跌幅超过10%时即刻清仓，以控制风险。手续费设置接近券商标准，模拟真实交易环境。整体策略旨在通过资产类别分散降低组合波动，稳健捕捉多资产市场的长期增长机会，适合稳健型投资者在沪...
