全策略总览
创新策略提示
当前我们的策略中，包含一款基于AI的创新策略。
其融入了AI自主思考的意识进行策略增强，主要用于托管账户
策略: 全品种监控（进阶策略）
本策略基于经典海龟交易法则进行了优化改进，保留了其核心的趋势跟踪逻辑，同时取消了原策略中4个单位的加仓机制，采用更为简洁的仓位管理方式，以降低操作复杂度和多重风险。 策略主要特点包括： 全品种覆盖：全面监控商品期货市场中多个品种（不包含股指期货），实现分散化投资与多机会捕捉； 机械执行：完全依据规则驱动交易，杜绝主观干预，确保策略执行的一致性； 风险收益特征：在控制回撤的基础上争取较高收益，策略风险敞口略高于传统稳健型策略，更适合具备一定风险承受能力的投资者。 该策略适用于商品期货市场的中长期趋势行情，尤其在波动率上升的环境中表现优异。
策略: AI卷积策略（主策略）
本策略为AI卷积神经网络推演策略，是一款基于前沿人工智能技术的量化交易模型。其核心创新在于，将传统交易中依赖经验的“盘感”，通过深度学习技术转化为一套精密、可执行的算法系统。 策略的工作原理是：对历史市场数据进行可视化处理，并以此训练卷积神经网络（CNN）模型。该过程类似于让AI“观看”海量的历史行情图谱，使其达到像素级的识别精度，从而自主学会识别复杂的市场趋势与交易机会。 该策略尤其擅长捕捉趋势性较为明显的市场阶段，其绩效高度依赖于AI模型对行情波动延续性的精准识别能力，旨在为投资者提供一种全新的、由数据驱动的资产增值解决方案。
策略: 趋势跟踪策略（主策略）
本策略为基于TICK数据的趋势跟踪型量化策略，通过实时价格变动捕捉交易信号，以严谨的资金管理和风控体系为核心，依托波动率动态控制仓位与风险暴露，实现稳健的趋势跟踪与收益增强。 策略主要特点包括： TICK驱动的高效响应：依据实时价格跳动生成信号，快速捕捉细微趋势变化； 风控与资金管理一体化：根据波动率严格调整仓位和止损，有效控制系统性回撤； 动态适配与品种轮动：每日更新模型参数以适应市场变化，每月定期进行品种轮动，持续优化组合表现。 该策略适用于流动性良好、趋势性较明显的期货市场，尤其在波动率较高的行情中有助于控制风险、捕捉收益，适合于稳健成长型投资者
