Bigquant AI量化策略

低波高活跃策略 | 年化收益率: -8.09% | 累计收益率: -12.03% | 最大回撤低于: 27.07% | BigQuant AI量化策略

本策略旨在选取波动率低但活跃度高作为选股因子,观察了等权持股20只,持仓20天的策略表现。该策略的盈利逻辑基于对低波动率和高活跃度股票的选择。低波动率通常意味着股价波动较小,相对稳定,有助于降低投资风险。同时,高活跃度的股票通常具有较高的流动性和交易活跃度,有利于投资者在短期内快速买卖。通过在波动率低但活跃度高的股票中进行筛选和排序,该策略旨在捕捉这些潜在的优质投资标的。

动量因子截面多空期货对冲策略 | 年化收益率: 2.79% | 累计收益率: 4.27% | 最大回撤低于: 90% | BigQuant AI量化策略

在全市场所有期货标的里按动量因子(44日收益率)选标的,不要成交额小于50万的不活跃品种,不要中金所的金融期货品种。做多因子值最大的15个期货,做空因子值最小的15个期货,5天再平衡,各品种之间等权重建仓。

双低因子可转债策略 | 年化收益率: 17.6% | 累计收益率: 101.65% | 最大回撤低于: 22.9% | BigQuant AI量化策略

一个经典的双低可转债策略,具体两个因子为可转债价格和转股溢价率。 可转债价格低:根据转债强赎条款,正股在连续30个交易日中,至少有15个交易日收盘价超过转股价130%,上市公司有权对发行的转债提前赎回。因此,130元以上属于中高价转债,115以下属于低价,但要结合正股溢价率高低来考虑。 转股溢价率低:转股溢价率是转股价格相对其转股价值的溢价率,溢价率低的转债与正股的关联系越强,即正股涨则转债涨。一般来说,转股溢价率在10%以内算比较低。 本策略持有15只标的,按双低因子升序排序,过滤掉剩...

转股溢价率买低策略 | 年化收益率: 22.91% | 累计收益率: 144.04% | 最大回撤低于: 25.09% | BigQuant AI量化策略

转股溢价率低可以让可转债具有股性和进攻性,这样攻守兼备就是我们所追求的。因此我们构建一个可转债的组合,持有5只标的,按可转债升序排序,过滤掉剩余余额不足1.5亿和剩余时间不足120天的可转债。然后持有5天进行轮仓。

基于场内ETF预期低风险配置(动态调仓)策略 | 年化收益率: 5.02% | 累计收益率: 108.72% | 最大回撤低于: 15.3% | BigQuant AI量化策略

本策略是大类资产配置八大ETF基金交易策略的改进版,每60个交易日进行动态调仓,通过分散化买入各种类别的金融资产,按照严格的比例持仓,希望在各种经济环境下都能带来稳定的收益。

微盘策略——捕捉小市值优质股票 | 年化收益率: 4.82% | 累计收益率: 22.6% | 最大回撤低于: 27.76% | BigQuant AI量化策略

本策略精选沪深A股市场中总市值最小的30只股票构建投资组合,旨在捕捉小市值股票的超额收益机会。策略严格过滤ST、停牌、次新股及北交所股票,每5个交易日调仓一次,均衡配置,力求在控制风险的前提下,实现资产的稳健增值。

价值成长长期优质策略 | 年化收益率: -8.74% | 累计收益率: -32.66% | 最大回撤低于: 64.36% | BigQuant AI量化策略

本策略精选非ST、非北交所、非科创板的沪深A股,结合流通市值、财务增长性、盈利能力、估值和现金流等多重指标,筛选出基本面良好、具备成长潜力且估值合理的小市值股票构建投资组合,并定期调仓。策略旨在长期获取超越市场平均水平的投资回报。

价值成长臻选投资交易思想 | 年化收益率: 24.01% | 累计收益率: 153.69% | 最大回撤低于: 29.77% | BigQuant AI量化策略

本策略精选基本面稳健且具成长潜力的股票,通过ROE、毛利率、资产负债率和净利润增长率等多重指标,筛选出盈利能力强、财务健康、成长性良好的优质公司,构建价值投资组合,每日调仓,并以开盘价进行交易。

盈利增长小市值低PB策略 | 年化收益率: 21.85% | 累计收益率: 135.11% | 最大回撤低于: 38.29% | BigQuant AI量化策略

本策略精选盈利快速增长且估值偏低的小市值股票。通过结合基本面(净利润增长)与估值面(低市净率)的考量,每日动态调整投资组合,力求在控制风险的前提下,捕捉小市值股票的成长潜力和价值回归机会。