在BigQuant平臺上可以快速開發股票傳統策略和AI策略，今天我們就拿市值因子來練手，看看兩個策略在2015-01-01到2016-12-31這兩年時間各自的收益風險情形。
市值因子是國內股票市場能夠帶來超額收益的alpha因子，已經被驗證為長期有效的因子，也是廣大私募基金常用的因子之一，傳統的選股策略的股票組合大多在市值因子上有很大的風險暴露。希望瞭解多因子選股策略的小夥伴可以參考這篇報告：東方證券《因子選股系列研究之十》：Alpha因子庫精簡與最佳化-160812。
本文所介紹的傳統小市值策略思想和操作都比較簡單，就是選擇市值最小的股票構建組合，可以參考社群文章：《手把手教你寫策略之三：淺談小市值選股策略》。
AI市值策略是透過策略生成器構建策略，採用StockRanker排序模型基於市值因子做預測選股，即AI市值策略只有一個特徵：市值。建立策略的具體步驟可以參考：四步生成人工智慧量化投資策略
我們先看傳統小市值策略的回測結果圖：
再看看AI市值策略回測結果圖：
我們關注幾個常用的指標來比較兩個策略：
關於回測結果各指標的詳細計算可以參考這篇文章：策略回測結果指標詳解 。從總收益來看，AI市值策略收益達到了289.46%，也就是說，如果15年年初你開始按照這個策略交易，期初本金1000元的話，到2017年年初的時候，就增加到了3894.6元，收益達到了289.46%，是不是比自己主觀交易強多啦:slight_smile:。雖然收益這麼高，但是最大回撤也不低啊，最大回撤為35.22%，這個指標可以這樣理解，就是嚴格按照策略系統交易，資金跌得最恨的時候距離資金最高點相差35.22%，如果沒有良好的心態和強大的心臟估計是無法繼續堅持策略的，比如資金從2000元的高點跌倒了1300元，一般的人可是坐不住的啊。不過，正是做到了堅持，所以堅持到2017年初，最後取到了289.46%的總收益。AI市值策略的最大回撤比傳統小市值策略略高。在收益率的波動性方面，兩個策略差不多。專業的量化人員關注地比較多的指標是夏普比率，該指標表示每承受一單位總風險，會產生多少的超額報酬，可以同時對策略的收益與風險進行綜合考慮，AI市值策略的夏普比率比傳統小市值策略高，達到了5.77。
可以看出，雖然傳統小市值策略也是一個不錯的策略，因為15年初1000元的本金投資在2017年初可以增值到3120元。但是與AI市值策略相比，AI市值策略由於收益更高，而且傳統小市值策略用的人比較多，現在大部分的私募公募都暴露在市值因子上，因此策略同質性比較強。再加上，我們還可以在開發AI策略的時候利用自己的專業知識和行業經驗構造特徵（參考：量化投資中的特徵工程），因此AI策略整體上比傳統策略更優。
BigQuant平臺給予使用者充分的自由度開發策略，你可以在策略的各個細節之處將你的獨特想法融入進去。現在將本文所提到的傳統市值策略和AI市值策略的原始碼分享出來，喜歡研究的小夥伴趕緊克隆一下吧。
策略實現程式碼：
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