hugo2046 / QuantsPlaybook

# 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**：微软开源AI量化投资框架（GitHub）
- **Backtrader**：专业回测引擎（GitHub）
### **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》 • 《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》 |
| **技术指标形态识别** | 技术分析算法框架与实战 | • 《Foundations of Technical Analysis》 • 《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》 • 《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