A-Share Strategy Library
A 股常用量化交易策略库
从动量、均值回归、多因子到指数增强与事件驱动，每篇指南将策略假设、可执行规则、A 股交易限制和压力验证放在同一份研究框架中。
Research Protocol
策略研究先找会失效的地方
明确假设
用一句话说明策略试图捕捉什么关系，以及关系在哪些条件下可能失效。
写成规则
固定股票池、信号、下单时点、仓位、退出和风险约束，消除自由裁量。
加入摩擦
把手续费、滑点、涨跌停、停牌、T+1 和未成交放进回测，而不是留在备注里。
压力验证
检查参数邻域、市场状态、样本外和更高成本下的表现，寻找稳定区间。
Strategy Guides
八类常用策略
动量轮动
用中期收益强度筛选股票并定期轮换的 A 股策略框架，包含信号定义、调仓、交易约束与验证方法。
研究因子
动量、低波动、流动性
均值回归
以偏离均值后的回归为研究假设，说明 A 股均值回归策略的信号、退出、成本和交易限制。
研究因子
反转、低波动、流动性
价值质量
将估值与盈利质量联合排序的 A 股选股策略，重点说明财报时点、行业中性化和价值陷阱处理。
研究因子
估值、质量、红利
多因子选股
组合估值、质量、成长、动量等信号的 A 股多因子框架，介绍合成、去相关、风险暴露与验证。
研究因子
估值、质量、成长、动量
红利低波
结合可持续分红与较低波动特征的 A 股防御型策略框架，说明除权、行业集中与再平衡。
研究因子
红利、低波动、质量
网格交易
围绕价格区间分层交易的 A 股网格策略说明，覆盖网格定义、T+1、趋势失效与成本敏感性。
研究因子
反转、低波动、流动性
指数增强
以沪深 300、中证 500 等基准为锚，在行业、风格和跟踪误差约束下争取超额收益的策略框架。
研究因子
估值、质量、成长、动量
事件驱动
将财报、回购、分红和业绩预告等公告事件转化为系统化研究规则的 A 股事件驱动策略指南。
研究因子
成长、质量、反转
Start With Evidence
把想法变成可复核的回测
先选择一个策略、固定数据和执行口径，再从收益、回撤、换手、成交偏离与样本外结果共同判断是否值得继续研究。