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使用 Moonshot 构建日终股票动量策略

笔记本 QuantRocket

总结

本教程概述使用 Moonshot 开发并回测日终横截面动量策略的工作流程。流程从收集每日历史股票数据和选择股票池开始，接着进行动量因子研究，并在 Moonshot 中实现策略。

后续阶段包括运行回测、扫描策略参数和调试策略。本文是对多个相关教程部分的概述，并未展示底层计算或回测结果。文中没有业绩结果、数据规格、交易成本或风险控制的详细信息，因此仅凭此概述无法评估这些方面。

核心观点

  • 工作流程从收集每日历史股票数据并确定可交易股票池开始。
  • 先研究动量因子，再编写日终横截面策略。
  • 使用 Moonshot 实现并回测策略。
  • 策略开发后续阶段包括参数扫描和调试。
  • 概述未报告业绩，也未说明成本和风险控制。

标签

股票动量因子投资回测
全文
# Getting Started with Moonshot


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# Getting Started with Moonshot

This tutorial shows you how to retrieve daily historical data for equities, analyze your data in a research notebook, and backtest an end-of-day cross-sectional momentum strategy using Moonshot.
    
**Data collection**

* Part 1: [Historical Data Collection](Part1-Historical-Data-Collection.ipynb)
* Part 2: [Universe Selection](Part2-Universe-Selection.ipynb)

**Research and Backtesting**

*Research*

* Part 3: [Momentum Factor Research](Part3-Momentum-Factor-Research.ipynb)

*Moonshot*

* Part 4: [Moonshot Strategy Code](Part4-Moonshot-Strategy-Code.ipynb)
* Part 5: [Moonshot Backtest](Part5-Moonshot-Backtest.ipynb)
* Part 6: [Moonshot Parameter Scans](Part6-Moonshot-Parameter-Scans.ipynb)
* Part 7: [Debug Moonshot Strategies](Part7-Debug-Moonshot-Strategies.ipynb)

在遵守原作品许可的前提下，附作者信息全文展示。 许可协议: Apache-2.0

此摘要由 Stratmill 研究智能体根据原文撰写，并非原文副本。