# 量化交易系统 v1.0

100万资金管理 - 多策略组合量化交易系统

## 系统架构

```
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│                    量化交易系统 v1.0                          │
│                    (100万资金配置)                            │
├─────────────────────────────────────────────────────────────┤
│  可转债双低(40万)   │  小市值动量(30万)  │  高股息防御(20万)   │
│  月度轮动           │  双周调仓          │  长期持有           │
│  目标年化10-15%     │  目标年化15-25%    │  目标年化6-8%       │
│  回撤<10%          │  回撤<20%          │  回撤<15%           │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
                              │
                    ┌─────────┴─────────┐
                    │   风险管理模块     │
                    │  总回撤<12%红线    │
                    └───────────────────┘
```

## 文件结构

```
.
├── quant_system.py      # 主系统 - 策略生成与组合管理
├── backtest.py          # 回测脚本 - 验证历史表现
├── live_trade.py        # 实盘执行 - 连接券商API
├── config.json          # 配置文件 - 参数设置
├── requirements.txt     # Python依赖
├── README.md            # 本文档
├── quant_trade.log      # 系统日志
├── portfolio_state.json # 组合状态
└── report_YYYYMMDD.txt  # 每日报告
```

## 快速开始

### 1. 安装依赖

```bash
pip install -r requirements.txt
```

### 2. 运行主系统

```bash
python quant_system.py
```

这将生成：
- 策略信号
- 候选股票/可转债列表
- 每日交易报告

### 3. 运行回测

```bash
python backtest.py
```

模拟2020-2024年的历史表现

### 4. 实盘交易（谨慎！）

```bash
python live_trade.py
```

默认是**模拟模式**，不会执行真实交易。

## 策略详情

### 策略1：可转债双低（40万，40%）

**逻辑**：买入价格低+溢价率低的可转债，月度轮动

**筛选条件**：
- 价格 < 115元
- 溢价率 < 30%
- 剩余期限 > 1年
- 评级 ≥ AA-

**操作**：
- 持有20只，每只2万
- 月度轮动（每月第一个交易日）
- 8%止损，15%止盈

**预期**：年化10-15%，最大回撤<10%

---

### 策略2：小市值动量（30万，30%）

**逻辑**：追小市值+近期强势股的趋势

**筛选条件**：
- 市值 < 50亿
- 20日涨幅前200
- 成交额 > 1000万
- 非ST/科创/北交

**风控**：
- 中证1000跌破20日均线时清仓
- 单股8%止损
- 双周调仓

**预期**：年化15-25%，最大回撤<20%

---

### 策略3：高股息防御（20万，20%）

**逻辑**：持有高股息率蓝筹股，吃股息+长期增值

**核心标的**：
- 长江电力（水电，股息4-5%）
- 中国神华（煤炭，股息8-10%）
- 农业银行（银行，股息5-6%）
- 大秦铁路（交运，股息6-7%）
- 等...

**操作**：
- 选择股息率前5的股票
- 每只约4万
- 长期持有，年度检查

**预期**：年化6-8%（含股息），最大回撤<15%

---

### 现金储备（10万，10%）

用于：
- 补仓机会
- 应对赎回
- 降低组合波动

## 风控规则

| 触发条件 | 动作 |
|---------|------|
| 单只股票亏损>8% | 无条件止损 |
| 单个策略回撤>15% | 该策略减仓50% |
| 总资金回撤>12% | 全部减仓至50% |
| 连续3月跑输沪深300 | 暂停进攻策略 |
| 年化收益>30% | 提取50%超额收益 |

## 执行计划

### 第一年

| 阶段 | 时间 | 资金 | 目标 |
|------|------|------|------|
| 测试期 | Month 1-2 | 10万 | 验证系统无Bug |
| 试运行 | Month 3 | 50万 | 验证滑点可接受 |
| 全仓运行 | Month 6+ | 100万 | 三个策略全跑通 |

### 每日流程

```
09:00  系统启动，获取行情数据
09:30  检查风险指标
10:00  生成交易信号
14:30  执行调仓（如有）
15:00  收盘，记录持仓
15:30  生成日报，发送邮件
```

## 数据接口

- **免费数据**：AKShare（A股实时行情、可转债、财务数据）
- **回测平台**：聚宽/米筐（策略验证）
- **实盘接口**：QMT/Ptrade（券商提供）

## 费用估算

| 项目 | 费用 | 备注 |
|------|------|------|
| 券商佣金 | 万3 | 最低5元 |
| 印花税 | 千1 | 卖出时收 |
| 过户费 | 万0.2 | 双向 |
| 服务器 | 800元/年 | 阿里云ECS |
| 数据接口 | 500元/年 | Tushare基础版 |
| **年度总成本** | **约3000-5000元** | |

## 预期收益（保守估计）

| 情景 | 年化收益 | 四年累计 | 期末资产 |
|------|---------|---------|---------|
| 好年景 | 15-20% | +75% | 175万 |
| 正常 | 10-12% | +45% | 145万 |
| 差年景 | 0-5% | +15% | 115万 |
| 极端（大熊） | -10% | -10% | 90万 |

**红线**：单年亏损不超过15%。

## 注意事项

⚠️ **风险提示**

1. 本系统为教育/研究目的，不构成投资建议
2. 量化策略会失效，需要持续监控和迭代
3. 历史回测不代表未来表现
4. 实盘交易存在滑点、冲击成本
5. 100万资金量较小，策略容量有限

⚠️ **使用前必读**

1. 先用10万测试3个月以上
2. 确认自己理解每个策略的逻辑
3. 设置好止损线并严格执行
4. 不要借钱投资
5. 保持学习，市场在不断进化

## 后续优化方向

- [ ] 加入更多数据源（Wind、同花顺）
- [ ] 实现机器学习因子挖掘
- [ ] 增加期权对冲策略
- [ ] 开发可视化监控面板
- [ ] 接入更多券商API

## 联系

如有问题或建议，欢迎讨论。

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**记住：活着才有输出，先求不败，再求胜。**
