该项目以发债企业作为研究对象，利用财务逻辑和技术手段对178个原始特征指标进行有效筛选，构建了基于多种机器学习算法的模型，对比后挑选LightGBM模型作为最终模型进行更精细化训练，最终模型关键预测指标均有比较好的效果。
该策略为结合趋势判断后的日内趋势与反转并行策略，因此有趋势判断、趋势策略、反转策略。标的针对股指期货如IC、IF，日内平仓。
利用机器学习和常规指标的方法，用于预测股票在某个时间处于趋势行情还是震荡行情。
一种ETF轮动策略，基于Joinquant平台进行回测。2017.01.02-2021.06.30内实现了年化30.17%的收益率。
网格交易策略，此处针对震荡标的和趋势标的分别进行了回测
