每个文件夹中有对应的券商研报及相关的论文,py文件中为ipynb的复现文档
- 100+ 量化策略：涵盖择时、因子、价值、组合四大领域
- 权威券商研报：光大、华泰、招商、国信等顶级券商金工成果
- 严格复现标准：每个策略都经过详细验证和回测
- 真实市场数据：基于A股市场真实行情数据
- 完整代码实现：从数据获取到策略回测的全流程代码
- 可视化分析：丰富的图表和性能分析报告
- 多技术融合：传统技术分析 + 现代机器学习
- HHT模型：改进的希尔伯特-黄变换应用
- 深度学习：集成多种神经网络算法（Transformer、LSTM等）
- 因子挖掘：独创的球队硬币因子、STR凸显性因子等
| 类别 | 策略数量 | 核心特色 | 代表作品 |
|---|---|---|---|
| 择时策略 | 25+ | 市场时机把握 | RSRS、QRS、HHT模型 |
| 因子构建 | 20+ | 多因子模型 | 筹码分布、凸显性因子 |
| 量化价值 | 2+ | 基本面分析 | FFScore、现金流模型 |
| 组合优化 | 2+ | 风险管理 | 多任务学习、DE算法 |
- PyTorch/TensorFlow：深度学习框架
- LightGBM/XGBoost：梯度提升树算法
- Scikit-learn：传统机器学习算法
- EMD/VMD：信号处理与模态分解
- 聚宽(JQData)：高质量A股数据
- Tushare Pro：宏观经济和行业数据
- 本地数据：历史数据缓存和加速
- Matplotlib/Seaborn：静态图表
- Plotly：交互式图表
- Jupyter Notebook：交互式开发环境
本项目复现了100+个量化投资策略，涵盖择时、因子构建、量化价值和组合优化四大领域。
| 策略名称 | 链接 | 参考文献 |
|---|---|---|
| RSRS择时指标 | 原始版本 | 修正版本 | 本土改造版 | • 《20170501-光大证券-择时系列报告之一：基于阻力支撑相对强度（RSRS）的市场择时》 • 《20191117-光大证券-技术指标系列报告之六：RSRS择时~回顾与改进》 |
| QRS择时 | QRS择时 | 《20210121-中金公司-量化择时系列（1）：金融工程视角下的技术择时艺术》 |
| 低延迟趋势线与交易择时 | 低延迟趋势线与交易择时 | 《20170303-广发证券-低延迟趋势线与交易择时》 |
| 基于相对强弱下单向波动差值应用 | 基于相对强弱下单向波动差值应用 | 《20151022-国信证券-市场波动率研究：基于相对强弱下单向波动差值应用》 |
| 扩散指标 | 扩散指标 | 《20190924-东北证券-金融工程研究报告：扩散指标择时研究之一，基本用法》 |
| 指数高阶矩择时 | 指数高阶矩择时 | 《20150520-广发证券-交易性择时策略研究之八：指数高阶矩择时策略》 |
| CSVC框架及熊牛指标 | CSVC框架 | 熊牛线指标 | • 《20190617-华泰证券-华泰人工智能系列之二十二：基于CSCV框架的回测过拟合概率》 • 《20200407-华泰证券-华泰金工量化择时系列：牛熊指标在择时轮动中的应用探讨》 |
| 基于CCK模型的股票市场羊群效应研究 | 羊群效应 | 《20181128-国泰君安-数量化专题之一百二十二：基于CCK模型的股票市场羊群效应研究》 |
| 小波分析择时 | 小波分析择时 | • 《20100621-国信证券-基于小波分析和支持向量机的指数预测模型》 • 《20120220-平安证券-量化择时选股系列报告二：水致清则鱼自现_小波分析与支持向量机择时研究》 |
| 时变夏普 | 时变夏普 | • 《20101028-国海证券-新量化择时指标之二：时变夏普比率把握长中短趋势》 • 《20120726-国信证券-时变夏普率的择时策略》 |
| 北向资金交易能力一定强吗 | 北向资金分析 | 《20200624-安信证券-金融工程主题报告：北向资金交易能力一定强吗》 |
| 择时视角下的波动率因子 | 波动率因子 | 无 |
| 趋与势的量化定义研究 | 趋与势量化定义 | 《数量化专题之六十四_趋与势的量化定义研究_2015-08-10_国泰君安》 |
| 基于点位效率理论的个股趋势预测研究 | 点位效率理论 | • 《20210917-兴业证券-花开股市，相似几何系列二：基于点位效率理论的个股趋势预测研究》 • 《20211007-兴业证券-花开股市、相似几何系列三：基于点位效率理论的量化择时体系搭建》 |