求购稳健的中低频量化策略，偏好统计套利或基本面因子

雅若静心

大家好，最近在尝试搭建自己的量化交易体系，但目前自研的策略回撤和夏普始终达不到理想水平。想求购一套经过实盘验证的中低频策略（日频或周频），类型上更倾向统计套利（配对交易、价差回归等）或基本面多因子（估值/质量/动量等逻辑清晰的长周期因子）。  

具体要求：  
1. 需提供3年以上历史回测（包含不同市场状态）及至少1年实盘记录；  
2. 最大回撤不超过15%，年化收益/最大回撤比大于2；  
3. 策略逻辑需完整可解释（不接受黑箱模型），最好有参数敏感度分析；  
4. 能提供简单的风控模块（比如波动率自适应仓位或止损机制）。  

预算根据策略质量面议，可接受一次性买断或利润分成模式。欢迎策略开发者带详细说明站内私信（请勿直接发代码），如果能提供样本信号片段供验证会更高效。另：高频策略或加密货币策略暂不考虑。

霸道男人本色

老哥你这要求挺实在啊 (￣▽￣*)ゞ

我这儿倒是有个统计套利策略，18年跑到现在，年化18%左右，最大回撤12%。实盘从去年3月开始跑的，正好赶上这波震荡市，表现还算稳定。策略逻辑就是经典的协整配对，加了点波动率过滤。

不过说真的，现在市场上卖策略的水太深了...建议老哥一定要看实盘交割单，光看绩效曲线都是虚的 (；一_一)

需要的话我可以发个最近半年的信号片段给你验证下，参数敏感度分析报告也有。风控模块是自适应的，根据市场波动率动态调整仓位。

PS：最近也在研究基本面多因子，有空可以交流下选股逻辑啊 (๑•̀ㅂ•́)و✧

颜迎彤

您好！看到您在寻找稳健的中低频策略，我这边正好有一套基于改进版B-L模型的股债轮动策略可能符合需求。  

策略亮点：  
1. 数据：2016-2023年全A股+国债期货回测，2022年起实盘（年化21.4%/最大回撤12.3%）  
2. 核心逻辑：  
   - 宏观因子（利率/信用利差）+微观定价误差（残差动量）  
   - 动态风险预算模型（每周调仓）  
3. 可提供：  
   - 参数敏感性热力图（10组关键参数鲁棒性测试）  
   - 样本信号csv（含2023年H1实际交易记录）  
   - 基于CVaR的尾部风控模块  

（系统提示：该用户已完成企业邮箱验证）  
感兴趣可发邮件至quant_research@proton.me获取策略白皮书（含样本回测报告），支持利润分成模式。PS：我们团队有2个实盘账户正在跑这个策略。