<!-- * @Author: your name * @Date: 2022-04-17 00:54:11 * @LastEditTime: 2025-12-14 21:37:56 * @LastEditors: hugo2046 shen.lan123@gmail.com * @Description: 复现目录 * @FilePath: \undefinedd:\WrokSpace\QuantsPlaybook\README.md -->

QuantsPlaybook

利用python对国内各大券商的金工研报进行复现

数据依赖:jqdata 和 tushare

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

✨ 项目特色

🚀 行业领先的复现质量

• 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

🎯 实战导向的设计

• 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

💡 技术创新亮点

• 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

📊 丰富的策略生态

| 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 |

🛠️ 技术栈

核心框架

• Python 3.8+：主力开发语言
• Pandas & NumPy：数据处理和分析
• Qlib：腾讯量化投资平台（AI驱动的量化框架）
• Backtrader：专业回测引擎

机器学习

• 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

数据源

• 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

可视化

• Matplotlib/Seaborn：静态图表
• Plotly：交互式图表
• Jupyter Notebook：交互式开发环境

目录

📚 完整策略目录

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。

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🟢 择时策略 (25+个策略)

| 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》<br>• 《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》<br>• 《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》<br>• 《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》<br>• 《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》<br>• 《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》 | | 技术指标形态识别 | 技术分析算法框架与实战 | • 《Foundations of Technical Analysis》<br>• 《20210831_中泰证券_破解"看图"之谜：技术分析算法、框架与实战》 | | 识别圆弧底 | 技术分析算法框架与实战二 | 《20211231_中泰证券_技术分析算法、框架与实战之二：识别"圆弧底"》 | | C-VIX中国版VIX编制手册 | C-VIX编制 | • 《20140331-国信证券-衍生品应用与产品设计系列之vix介绍及gsvx编制》<br>• 《20180707_东北证券_金融工程_市场波动风险度量：vix与skew指数构建与应用》 | | 特征分布建模择时 | 特征分布建模择时 | 《2022-06-17_华创证券_金融工程_特征分布建模择时系列之一：物极必反，龙虎榜机构模型》 | | 特征分布建模择时系列之二 | 特征成交量模型 | 《20220805华创证券宏观研究_特征分布建模择时系列之二：物极必反，巧妙做空，特征成交量，模型终完备》 | | Trader-Company集成算法交易策略 | Trader-Company策略 | • 《Trader-Company Method A Metaheuristic for Interpretable Stock Price Prediction》<br>• 《20220517_浙商证券_金融工程_一种自适应寻找市场alpha的方法："trader-company"集成算法交易策略》 | | 成交量的奥秘：另类价量共振指标的择时 | 另类价量共振指标 | 《2019-02-22_华创证券_金融工程_成交量的奥秘：另类价量共振指标的择时》 | | 均线交叉结合通道突破择时研究 | 均线交叉通道突破 | 《20180410-申万宏源-均线交叉结合通道突破择时研究》 | | 投资者情绪指数择时模型 | [投资者情绪指数](https://nbviewer.org/github/hugo2046/QuantsPlaybook/blob/dev/C-%E6%8B%A9%E6%97%B6%E7%B1%BB/%E6%8A%95%E8%B5%84%E8%80%85%E6%83%85%E7%BB%AA%E6%8C%87%E6%95%B0%E6%8B%A9%E6%97%B6%E6%A8%A1%E5%9E%8B