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sanguo_vnpy_v2/docs/research/joinquant_strategies

聚宽策略素材库

收集自聚宽社区的策略原稿,作为本地研究与复现的参考素材。

⚠️ 所有策略均为 Python 2 + 聚宽专有 API 原稿,无法直接运行。 后续研究时需转换为 Python 3 + 本地 providerLocalUnifiedProvider+ BulletTrade 框架。

策略列表

# 策略 作者 来源 类型 关键词
01 价值精选 拉姆达投资 post/13382 基本面选股轮动 价值/ROE/FCF/月度
02 小市值20只IC对冲 jqz1226 post/4462 小市值+股指期货对冲 小市值/IC对冲/beta
03 动量择时轮动 Alphamon post/905 行业动量+均线择时 RPS/均线/牛熊分界

目录结构

每个策略一个子目录:

  • source.py — 聚宽原始代码(Python 2,原样保留,勿改)
  • notes.md — 元信息 + 策略解读 + 问题批注 + 复现要点

后续研究路径

  1. 逐个分析策略逻辑与潜在问题(前视偏差 / 流动性 / 真实成本 / 代码 bug)
  2. 评估复现可行性(数据字段是否齐备、框架能否对接)
  3. 选择有价值的策略,在 BulletTrade + LocalUnifiedProvider 上重写回测
  4. 每个策略的 notes.md 末尾有「本地复现要点」小结

横向对比

维度 01 价值精选 02 小市值IC对冲 03 动量择时轮动
选股域 全市场,基本面6条 全市场,市值最小100→评分20 各行业 RPS top6 + 均线多头
风格 大盘价值 微盘 行业动量
数据类型 基本面 基本面+量价+期货 纯量价
择时 牛熊分界(行业站均线占比)
对冲 IC 期货做空
调仓 月度 每5个交易日 每日(信号触发)
原帖可信度 ⚠️ 前视偏差 ⚠️ 流动性+前视 🔴 代码bug致回测失真
本地复现难度 (数据齐,但bug多需先修)