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    股票小市值策略,十五年年化48.8%,夏普比1.43,附python代碼

     AI量化實驗室 2025-08-28 發布于北京
    原創內容第984篇,專注AGI+,AI量化投資、個人成長與財富自由。
     from task_config import SortRule, Rule    task = StockTask()    task.period = 'RunEveryNPeriods'    task.topK=10    task.period_days=5    #task.end_date = '20230911'    # task.filters_rules.append(Rule(    #     factor_name='收盤價',    #     params=[],    #     op='小于',    #     value=20    # ))
        task.filters_rules.append(Rule(        factor_name='流通市值',        params=[],        op='大于',        value=10    ))
        # task.filters_rules.append(Rule(    #     factor_name='流通市值',    #     params=[],    #     op='小于',    #     value=100    # ))
        task.orderby_rules.append(SortRule(        factor_name='流通市值',        params=[],        desc=False,        weight=1.0    ))
        e = Engine()    res = e.run(task)    print(res.stats)    # print(res.get_security_weights().iloc[-1].to_dict())    # print(res.get_weights())    import matplotlib.pyplot as plt    res.plot()    plt.show()
    策略邏輯很簡單,滬深300成份股,選擇流通市值>10億,按流通市值大小到大排序,后取最小的10支,每5天輪動一次。
    這是咱們全新的股票回測引擎,已經走通了,本地數據存儲在hdf5里,效率很高。
    吾日三省吾身
    關于做減法還是做加法。
    生活中,不重要的事情,不必要的事,要做減法,不必過度思慮。
    但要在生活中做增量,給自己一種向上的可能性。
    尤其是當你身處低谷,或者說對現狀還不滿意時。
    時間一天天,一年年會自動過去。有些人就等著,說可能的好運就來了。
    其實,好運是在你努力但不強求之后悄然而至罷了。
    所以,做一些增量。
    回顧過往,還是很感謝持續努力的自己。
    2016年關鍵詞:量化投資。
     然后從量化,自然開始系統的學習金融,大數據,機器學習,自然語言的學習。 
    還促成對外合作與交流。 
    到2019年,3年之收獲——本金積累。  
    2019年新增關鍵詞:投資理財,自媒體。 
    在一定本金基礎上,建立起成熟的投資體系,同時,為自媒體提供素材。  
    2022年關鍵詞:自媒體,知識星球。 
    日更,代碼。 有階段進展。  
    現在是2025年,關鍵詞: 平臺化(進行中),財經視角看世界, AGI+,英語口語
    把目標變成一個個系統——也就是每天都會做的事情。
    三年后回頭看,有些點就會開出花,結出果。
    無論如何,時間都會過去,怎么過一天,基本就是如何過一生。
    時間就是這樣一天天過去,一切都在變化。
    遇到不同的人,不同的事,有驚喜,也可能有意外。
    守好底線,做正常的事,努力去成長,提升成功的概率。
    代碼和數據下載:AI量化實驗室——2025量化投資的星辰大海

    AI量化實驗室 星球,已經運行三年多,1800+會員。

    aitrader代碼,因子表達式引擎、遺傳算法(Deap)因子挖掘引等,支持vnpy,qlib,backtrader和bt引擎,內置多個年化30%+的策略,每周五迭代一次,代碼和數據在星球全部開源。

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    年化308%,回撤12%,夏普4.39的季度最強策略,python代碼

    年化30.24%,最大回撤19%,綜合動量多因子評分策略再升級(python代碼+數據)

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    6年年化收益46%,最大回撤率為16%的策略(附python代碼)

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