数据分析--单因子选股策略、多因子选股策略（选股）
一、单因子选股策略--小市值策略
二、多因子选股策略--市值+ROE（净资产收益率）选股策略
一、单因子选股策略--小市值策略
因子选股策略
因子：选择股票的某种标准
增长率、市值、市盈率、ROE（净资产收益率）............
选股策略：
对于某个因子，选取表现最好（因子最大或最小）的N支股票持仓
每隔一段时间调仓一次，如果一段时间没有涨可以卖了换
小市值策略：选取股票池中市值最小的N只股票持仓
例如：选择20支市值最小的股票持有，一个月调一次仓：
from jqdata import *def initialize(context):set_benchmark('000300.XSHG')set_option('use_real_price', True)set_order_cost(OrderCost(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type='stock')g.security = get_index_stocks('000300.XSHG')# 选市值作为因子，要从表valuation中market_cap字段获取sqlachmy的query对象g.q = query(valuation).filter(valuation.code.in_(g.security))g.N = 20#20支市值最小的股票# 假设因子选股策略是每30天执行一次#方式一：# g.days = -1# def handle_data(context,data):#g.days += 1#if g.days % 30 == 0:# pass#方式二：# 定时执行函数，每个月第1个交易日执行handle函数run_monthly(handle, 1)def handle(context):df = get_fundamentals(g.q)[['code','market_cap']]df = df.sort_values('market_cap').iloc[:g.N,:] #选出20支print(df)to_hold = df['code'].valuesfor stock in context.portfolio.positions:if stock not in to_hold:order_target(stock, 0)to_buy = [stock for stock in to_hold if stock not in context.portfolio.positions]if len(to_buy) > 0:cash_per_stock = context.portfolio.available_cash / len(to_buy)for stock in to_buy:order_value(stock, cash_per_stock)
小市值策略代码
二、多因子选股策略--市值+ROE（净资产收益率）选股策略
多因子选股策略
如何同时综合多个因子来选股？
评分模型：
每个股票针对每个因子进行评分，将评分相加
选出总评分最大的N只股票持仓
如何计算股票在某个因子下的评分：归一化（标准化），下面是两种标准化的方式
比如选择两个因子：市值和ROE（净资产收益率）作为选股评价标准
from jqdata import *def initialize(context):set_benchmark('000300.XSHG')set_option('use_real_price', True)set_order_cost(OrderCost(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type='stock')g.security = get_index_stocks('000300.XSHG')# 选市值作为因子，要从表valuation中market_cap字段获取sqlachmy的query对象g.q = query(valuation, indicator).filter(valuation.code.in_(g.security))g.N = 20#20支股票run_monthly(handle, 1)def handle(context):df = get_fundamentals(g.q)[['code','market_cap','roe']]df['market_cap'] = (df['market_cap']-df['market_cap'].min())/(df['market_cap'].max()-df['market_cap'].min())df['roe'] = (df['roe']-df['roe'].min())/(df['roe'].max()-df['roe'].min())# 双因子评分：市盈率越大越好，市值越小越好df['score'] = df['roe'] - df['market_cap']# 对评分排序，选最大的20支股票df = df.sort_values('score').iloc[-g.N:,:]to_hold = df['code'].valuesfor stock in context.portfolio.positions:if stock not in to_hold:order_target(stock, 0)to_buy = [stock for stock in to_hold if stock not in context.portfolio.positions]if len(to_buy) > 0:cash_per_stock = context.portfolio.available_cash / len(to_buy)for stock in to_buy:order_value(stock, cash_per_stock)
市值+ROE选股策略 posted on -05-31 17:22 要一直走下去 阅读(...) 评论(...) 编辑 收藏
