策略逻辑

在牛市中，核心逻辑是趋势延续和情绪推动，因此经典策略往往围绕“让利润奔跑”和“提高资金效率”展开。

买入并持有（Buy and Hold），是最基础、最适合普通投资者的策略。在牛市初期或中期买入优质资产（如指数 ETF、龙头股），然后一直持有到牛市末期。优势是不需要频繁交易，能完整吃下整个主升浪，避免踏空。关键是要忍住中途的震荡回调，不要轻易下车。
策略本质：

在牛市初期或确认后，一次性或分批买入优质资产，然后长期持有直到牛市末期卖出，中间忽略所有短期波动。

理论依据：

• 牛市的特征是趋势向上，任何试图高抛低吸的操作都可能卖飞或踏空。

• 长期持有能完整吃下整个主升浪，避免频繁交易产生的摩擦成本和情绪干扰。

• 时间和复利是最大的盟友。

策略买卖规则

下面详细编写一个买入并持有策略（Buy and Hold），并验证在当前牛市中的应用效果。

一、买入时机判断（何时进场）

牛市不是一个点，而是一个区间。以下条件满足任意2条，即可认为牛市环境确立：

条件	量化定义
指数站上年线	收盘价 > 250日均线，且均线拐头向上	沪深300
指数从低点反弹20%	较最近半年低点上涨≥20%	技术分析通用规则
均线多头排列	5日 > 20日 > 60日 > 250日	趋势确认
成交量放大	20日均量 > 120日均量 × 1.5	资金入场

二、卖出规则（何时离场）

牛市末期的客观信号，以下信号出现任意 2 条，应开始分批或全部卖出：

信号	量化定义	历史准确性
指数跌破年线	收盘价 < 250日均线，且均线开始向下	极高
指数最大回撤>20%	从高点下跌超过20%	技术性熊市定义
成交量天量后缩量	单日成交额创历史新高，随后连续缩量	较高
均线死叉	5日线下穿20日线，且20日线已走平或向下	较高

用 AI 编写量化策略

我们使用 Deepseek 来帮助我们编写这个量化策略，并在AIQT平台上回测验证。

（1）在 Deepseek 里上传AIQT 规范文档和提示词

提示词：

买入条件，满足以下任意 2 条就买入：

1. 指数站上年线 沪深 300 收盘价 > 250 日均线，且均线拐头向上

2. 指数从低点反弹 20% 沪深 300 指数较最近半年低点上涨≥20%

3. 收盘价均线多头排列 5 日 MA > 20 日 MA > 60 日 MA > 250 日 MA

4. 成交量放大 20 日均量 > 120 日均量 × 1.5

卖出条件，满足以下任意 2 条就全部卖出：

1. 指数跌破年线 沪深 300 收盘价 < 250 日均线，且均线开始向下

2. 指数最大回撤 >20% 沪深 300 从高点下跌超过 20% 高点取过去 365 个交易日内的最高收盘价

3. 成交量天量后缩量 单日成交量创历史新高，随后连续缩量，

条件 A：单日成交量超过过去 120 日最高量的 1.2 倍
条件 B：随后 5 个交易日中，有至少 3 个交易日 volume < MA(volume, 20) * 0.8

4. 均线死叉（5 日线下穿 20 日线，且 20 日线已走平或向下）

如图：

AI 学习规范后，会输出策略内容：

将策略内容复制到 AIQT 的文字策略：

点击应用，系统会检测语法，这里应用后系统报错

这是因为策略里出现的的指标都要提前定义，沪深 300 指数要定义后才能引用，提示 AI 进行纠正：

可以看到 AI 对沪深 300 指数进行了定义，将修改后的策略复制到 AIQT，应用，系统报错：

直接将报错信息复制给 deepseek，纠正

将纠正后的策略复制到 AIQT，应用，出现报错后再复制给 AI 纠正，如此反复几轮，直至无报错，输出结果如下图：

语法没有报错后，还不能直接回测，要检查一下策略中的逻辑是否准确，这里我们对上图红线部分的内容进行逻辑修正，最终准确的策略写法如下：

指标定义：

沪深 300 指数，HS300

MA，MA250_INDEX；源指标：HS300，周期：250

自定义计算，Index_Above_MA250；表达式：HS300 大于 MA250_INDEX 且 MA250_INDEX 大于昨日 MA250_INDEX

自定义计算，Index_Low_180；表达式：180 日 HS300 最小

自定义计算，Index_Rebound_20；表达式：(HS300 - 昨日 Index_Low_180) / 昨日 Index_Low_180 >= 0.2

MA，MA5_STOCK

MA，MA20_STOCK；周期：20

MA，MA60_STOCK；周期：60

MA，MA250_STOCK；周期：250

自定义计算，Bullish_Arrangement；表达式：MA5_STOCK 大于 MA20_STOCK 且 MA20_STOCK 大于 MA60_STOCK 且 MA60_STOCK 大于 MA250_STOCK

MA，MA20_VOL；源指标：成交量，周期：20

MA，MA120_VOL；源指标：成交量，周期：120

自定义计算，Volume_Surge；表达式：MA20_VOL 大于 MA120_VOL * 1.5

自定义计算，Buy_Condition_Met；表达式：(if(Index_Above_MA250,1,0) + if(Index_Rebound_20,1,0) + if(Bullish_Arrangement,1,0) + if(Volume_Surge,1,0)) >= 2

自定义信号，Buy_Signal；买入条件：Buy_Condition_Met

MA，MA250_INDEX_SELL；源指标：HS300，周期：250

自定义计算，Index_Below_MA250；表达式：HS300 小于 MA250_INDEX_SELL 且 MA250_INDEX_SELL 小于昨日 MA250_INDEX_SELL

自定义计算，Index_High_365；表达式：365 日 HS300 最大

自定义计算，Index_Drawdown_20；表达式：(昨日 Index_High_365 - HS300) / 昨日 Index_High_365 > 0.2

自定义计算，MA120_VOL_MAX；表达式：120 日成交量最大

自定义计算，Volume_Spike；表达式：成交量大于昨日 MA120_VOL_MAX * 1.2

MA，MA20_VOL_SELL；源指标：成交量，周期：20

自定义计算，Is_Shrink；表达式：成交量小于 MA20_VOL_SELL * 0.8

自定义计算，Shrink_Count_5D；表达式：5 日内 Is_Shrink 的数量

自定义计算，Volume_Shrink_Condition；表达式：6 日前 Volume_Spike 且 Shrink_Count_5D >= 3

MA，MA5_SELL

MA，MA20_SELL；周期：20

GDX，DeathCross；短线：MA5_SELL，长线：MA20_SELL

自定义计算，MA20_FlatOrDown；表达式：MA20_SELL 小于等于昨日 MA20_SELL

自定义计算，DeathCross_Condition；表达式：DeathCross 等于 -1 且 MA20_FlatOrDown

自定义计算，Sell_Condition_Met_Base；表达式：(if(Index_Below_MA250,1,0) + if(Index_Drawdown_20,1,0) + if(Volume_Shrink_Condition,1,0) + if(DeathCross_Condition,1,0)) >= 2

自定义信号，Sell_Signal；卖出条件：Sell_Condition_Met_Base

配置定义：

买入信号列：Buy_Signal

买入价格：昨日收盘价

买入股数：100

最大持仓数：1

卖出信号列：Sell_Signal

卖出价格：昨日收盘价

回测

然后就可以输入股票代码，进行回测验证策略效果了。

这里我们让 AI 给推荐 10 支股票

去掉股票代码后的字母后缀，只保留数字

将这 10 支股票，复制到多票回测的股票池，回测期设置为近 1 年，点击开始回测

回测结果：

可以看到，该策略在这 10 支股票上都获得了不错的收益。

再从图形下分析下，比如选择 688008，画图设置如下：

执行画图：

可以看到，对于牛市股该策略能够在趋势早期就发出买入信号，然后一直持有，从而获得收益。