G2量化交易策略

基于21组策略回测，提供沪深300量化交易系统，年化收益21.2%，夏普率1.12，含智能选股和严格风控。

G2量化交易策略技能

基于21组策略回测验证的最优A股量化交易系统 版本: v6.0-g2-optimal | 回测收益: +26.7% | 夏普比率: 1.12

📋 技能概述

本技能提供一套完整的A股量化交易解决方案，基于v5.2评分体系优化而来，经过301天历史回测验证（2025-01-03~2026-04-03），在沪深300成分股中实现：

• 总收益: +26.7%（年化+21.2%）
• 夏普比率: 1.12
• 最大回撤: 15.2%
• 超额收益: +23.6%（跑赢大盘）

🎯 核心特性

1. 智能选股系统

• v5.2九维度综合评分（位置/量能/趋势/筹码/业绩/均线/换手率/情绪/超跌反弹）
• 量比>1.2硬过滤（确保资金活跃入场）
• 评分≥40分筛选

2. 严格风控体系

• 固定2%止损纪律
• 固定25%止盈纪律
• 最大3持仓，单只25%仓位

3. 尾盘交易策略

• 14:00扫描市场
• 14:30-15:00尾盘买入
• 避免盘中波动风险

📊 评分维度详解

维度	权重	评分规则
超跌反弹	20%	近21日跌幅>30%→+20分, >25%→+15分
量能	15%	量比>1.5→+15分, >1.2→+10分
位置	12%	距60日均线<20%→+20分, <30%→+15分
业绩	12%	净利润增长→加分
趋势	10%	MACD金叉+KDJ金叉→+15分
筹码	10%	底部缩量+低位→+15分
均线	8%	MA5>MA20>MA60→+10分
换手率	8%	4%~12%→+10分
情绪	5%	涨跌幅2%~6%→+5分

🚀 使用方法

基础命令

bash

# 扫描潜力股
python3 stock_analysis_v5.py

# 执行交易
python3 trading_workflow.py

# 查看持仓
cat positions.json

配置文件

所有策略参数在 trading_unified_config.json 中统一管理：

json

{
  "version": "v6.0-g2-optimal",
  "filter_criteria": {
    "min_score": 40,
    "vol_ratio_min": 1.2
  },
  "trading_rules": {
    "stop_loss_pct": 2.0,
    "take_profit_full_pct": 25.0
  }
}

📁 文件结构

text

g2-trading-strategy/
├── SKILL.md                 # 技能定义文件
├── README.md                # 详细文档
├── trading_unified_config.json  # 统一配置文件
├── stock_analysis_v5.py     # v5.2分析系统
├── trading_workflow.py      # 交易工作流
├── positions.json           # 持仓记录
├── scripts/
│   ├── stock_api_tencent.py # 腾讯API数据源
│   └── auto_backup.py       # 自动备份
└── backtest_cache/          # 历史数据缓存

⚠️ 风险提示

1. 本策略回测结果不代表未来收益
2. A股市场波动大，请控制仓位
3. 建议先用模拟盘验证
4. 严格遵守止损纪律

📜 版本历史

• v6.0-g2-optimal (2026-04-05): 加入量比硬过滤，回测+26.7%
• v6.0-multi-agent (2026-04-03): 多代理系统
• v5.2 (2026-03-30): 九维度评分体系

💡 技术支持

如有问题，请提交Issue或联系技术支持。

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本技能定价: ¥199/次下载

作者: 投资大师 (Investment Master)