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量化研究-券商金工研报复现
| Date | Stars |
|---|---|
| 2026-07-24 | 5672 |
| 2026-07-25 | 5677 |
| 2026-07-28 | 5702 |
| 2026-07-30 | 5702 |
| 2026-08-06 | 5702 |
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<!-- * @Author: your name * @Date: 2022-04-17 00:54:11 * @LastEditTime: 2025-12-14 21:37:56 * @LastEditors: hugo2046 [email protected] * @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](https://www.joinquant.com/) 和 [tushare](https://tushare.pro/) 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](https://github.com/microsoft/qlib)） - **Backtrader**：专业回测引擎（[GitHub](https://github.com/mementum/backtrader)） ### **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。 --- ## 🟢 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](https://github.com/hugo2046/QuantsPlaybook/blob/master/C-%E6%8B%A9%E6%97%B6%E7%B1%BB/RSRS%E6%8B%A9%E6%97%B6%E6%8C%87%E6%A0%87/py/RSRS.ipynb) \| [修正版本](https://github.com/hugo2046/QuantsPlaybook/blob/master/C-%E6%8B%A9%E6%97%B6%E7%B1%BB/RSRS%E6%8B%A9%E6%97%B6%E6%8C%87%E6%A0%87/py/RSRS%E6%94%B9%E8%BF%9B.ipynb) \| [本土改造版](https://www.joinquant.com/view/community/detail/e855e5b3cf6a3f9219583c2281e4d048) | • 《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](https://github.com/hugo2046/QuantsPlaybook/blob/master/C-%E6%8B%A9%E6%97%B6%E7%B1%BB/QRS%E6%8B%A9%E6%97%B6%E4%BF%A1%E5%8F%B7/QRS.ipynb) | 《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](https://github.com/hugo2046/QuantsPlaybook/blob/master/C-%E6%8B%A9%E6%97%B6%E7%B1%BB/%E4%BD%8E%E5%BB%B6%E8%BF%9F%E8%B6%8B%E5%8A%BF%E7%BA%BF%E4%B8%8E%E4%BA%A4%E6%98%93%E6%8B%A9%E6%97%B6/py/%E4%BD%8E%E5%BB%B6%E8%BF%9F%E8%B6%8B%E5%8A%BF%E7%BA%BF%E4%B8%8E%E4%BA%A4%E6%98%93%E6%8B%A9%E6%97%B6.ipynb) | 《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](https://github.com/hugo2046/QuantsPlaybook/blob/master/C-%E6%8B%A9%E6%97%B6%E7%B1%BB/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%9B%B8%E5%AF%B9%E5%BC%BA%E5%BC%B1%E4%B8%8B%E5%8D%95%E5%90%91%E6%B3%A2%E5%8A%A8%E5%B7%AE%E5%80%BC%E5%BA%94%E7%94%A8/py/%E5%9F%BA%E4%BA%8E%E7%9B%B8%E5%AF%B9%E5%BC%BA%E5%BC%B1%E4%B8%8B%E5%8D%95%E5%90%91%E6%B3%A2%E5%8A%A8%E5%B7%AE%E5%80%BC%E5%BA%94%E7%94%A8.ipynb) | 《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](https://github.com/hugo2046/QuantsPlaybook/blob/master/C-%E6%8B%A9%E6%97%B6%E7%B1%BB/%E6%89%A9%E6%95%A3%E6%8C%87%E6%A0%87/py/%E6%89%A9%E6%95%A3%E6%8C%87%E6%A0%87.ipynb) | 《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](https://github.com/hugo2046/QuantsPlaybook/blob/master/C-%E6%8B%A9%E6%97%B6%E7%B1%BB/%E6%8C%87%E6%95%B0%E9%AB%98%E9%98%B6%E7%9F%A9%E6%8B%A9%E6%97%B6/py/%E6%8C%87%E6%95%B0%E9%AB%98%E9%98%B6%E7%9F%A9%E6%8B%A9%E6%97%B6.ipynb) | 《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](https://github.com/hugo2046/QuantsPlaybook/blob/master/C-%E6%8B%A9%E6%97%B6%E7%B1%BB/CSVC%E6%A1%86%E6%9E%B6%E5%8F%8A%E7%86%8A%E7%89%9B%E6%8C%87%E6%A0%87/py/CSCV%E5%9B%9E%E6%B5%8B%E8%BF%87%E6%8B%9F%E5%90%88%E6%A6%82%E7%8E%87%
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