目前在T0量化交易领域，确实有机构或个人在尝试“跃然”“非凸”“卡方”等策略体系，这些名字一般指代不同的量化逻辑与模型框架，而不是统一模板。简单梳理如下：

跃然策略
多采用多因子或微结构因子模型，侧重于捕捉短线价量异动信号，适合日内高频或半高频交易。核心理念是通过统计套利与盘口特征分析发现超额收益机会。优点是信号响应快，缺点是滑点与交易成本敏感。

非凸策略
基于非凸优化与机器学习模型（如深度网络、强化学习等）构建决策函数，自动在多维特征空间中寻找最优买卖点。优势在于模型学习能力强，能适应非线性市场结构；缺点是可解释性弱，对计算与实时风控要求高。

卡方策略
通常指采用卡方检验类统计方法，在异常检测、因子显著性判断、风险分布分析中应用。相对更注重稳健性与统计意义验证，可作为高频策略的风险校正模块或信号过滤机制。

在选择或尝试这些方法时，需要关注：

自身条件：资金体量、交易通道延迟、可承受风险。成本与约束：T0需要高换手，券商系统稳定性与佣金比率决定策略可行性。技术资源：策略开发、实时监控、风控建模能力。

总体来说，这类T0量化策略在理论与实盘中均有探索者，但效果差异很大，建议先小规模测试并做好风险控制，而不是直接套用网上公式或模型。

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