第一部分 新手入门
- 一 量化投资视频学习课程
- 二 Python 手把手教学
- 量化分析师的Python日记【第1天:谁来给我讲讲Python?】
- 量化分析师的Python日记【第2天:再接着介绍一下Python呗】
- 量化分析师的Python日记【第3天:一大波金融Library来袭之numpy篇】
- 量化分析师的Python日记【第4天:一大波金融Library来袭之scipy篇】
- 量化分析师的Python日记【第5天:数据处理的瑞士军刀pandas】
- 量化分析师的Python日记【第6天:数据处理的瑞士军刀pandas下篇
- 量化分析师的Python日记【第7天:Q Quant 之初出江湖】
- 量化分析师的Python日记【第8天 Q Quant兵器谱之函数插值】
- 量化分析师的Python日记【第9天 Q Quant兵器谱之二叉树】
- 量化分析师的Python日记【第10天 Q Quant兵器谱 -之偏微分方程1】
- 量化分析师的Python日记【第11天 Q Quant兵器谱之偏微分方程2】
- 量化分析师的Python日记【第12天:量化入门进阶之葵花宝典:因子如何产生和回测】
- 量化分析师的Python日记【第13天 Q Quant兵器谱之偏微分方程3】
- 量化分析师的Python日记【第14天:如何在优矿上做Alpha对冲模型】
- 量化分析师的Python日记【第15天:如何在优矿上搞一个wealthfront出来】
第二部分 股票量化相关
- 一 基本面分析
- 1.1 alpha 多因子模型
- 1.2 基本面因子选股
- 1.3 财报阅读 • [米缸量化读财报] 资产负债表-投资相关资产
- 1.4 股东分析
- 1.5 宏观研究
- 二 套利
- 三 事件驱动
- 四 技术分析
- 4.1 布林带
- 4.2 均线系统
- 4.3 MACD
- 4.4 阿隆指标 • 技术指标阿隆( Aroon )全解析
- 4.5 CCI • CCI 顺势指标探索
- 4.6 RSI
- 4.7 DMI • DMI 指标体系的构建及简单应用
- 4.8 EMV • EMV 技术指标的构建及应用
- 4.9 KDJ • KDJ 策略
- 4.10 CMO
- 4.11 FPC • FPC 指标选股
- 4.12 Chaikin Volatility
- 4.13 委比 • 实时计算委比
- 4.14 封单量
- 4.15 成交量 • 决战之地, IF1507 !
- 4.16 K 线分析 • 寻找夜空中最亮的星
- 五 量化模型
- 5.1 动量模型
- 5.2 Joseph Piotroski 9 F-Score Value Investing Model
- 5.3 SVR
- 5.4 决策树、随机树
- 5.5 钟摆理论
- 5.6 海龟模型
- 5.7 5217 策略
- 5.8 SMIA
- 5.9 神经网络
- 5.10 PAMR
- 5.11 Fisher Transform
- 5.12 分型假说, Hurst 指数
- 5.13 变点理论
- 5.14 Z-score Model
- 5.15 机器学习
- 5.16 DualTrust 策略和布林强盗策略
- 5.17 卡尔曼滤波
- 5.18 LPPL anti-bubble model
- 六 大数据模型
- 6.1 市场情绪分析
- 6.2 新闻热点
- 七 排名选股系统
- 八 轮动模型
- 九 组合投资
- 十 波动率
- 十一 算法交易
- 十二 中高频交易
- 十三 Alternative Strategy
第三部分 基金、利率互换、固定收益类
- 一 分级基金
- 二 基金分析
- 三 债券
- 四 利率互换
第四部分 衍生品相关
- 一 期权数据
- 二 期权系列
- 三 期权分析
- 四 期货分析
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持有市值最小的10只股票
策略是一直持有沪深当中流通市值最少的10只股票。分割线前部分是第一次买入10只市值最少的股票。 分割线后部分是每次换股票的策略。1.因为持仓中可能有停牌,所以希望能把停牌的股票先排除在外,形成new持仓,就是需要换的股票,假如这里还有8只。(这里buylist应该如何传递之前的10只信息?)2.获得现在市场上市值最小的8只股票成为target,取8只是因为极端的情况下就是我把自己持仓的全部都卖出了,换成新的8只。3.判断,卖出,如果旧有的持仓中股票不在新的target里面,证明持有的市值大于target里面的,就卖出,获得资金;买入,若此时卖出了3只,则剩余5只,那么用资金平均买入target里面市值最小的3只。形成新的8只,加上原来停牌的2只,则一共10只。 分割线后部分不知道如何写,希望指导,非常感谢。
start = '2015-12-01'
end = '2015-12-06'
benchmark = 'HS300'
universe = StockScreener(Factor.LFLO.nsmall(20))
capital_base = 100000
freq = 'd'
refresh_rate = 1 # 调仓频率,表示执行handle_data的时间间隔,若freq = 'd'时间间隔的单位为交易日,若freq = 'm'时间间隔为分钟
n=10
def initialize(account): # 初始化虚拟账户状态
pass
def handle_data(account): # 每个交易日的买入卖出指令
print "current_date = %s"%(account.current_date.strftime('%Y%m%d'))
buy_list=[]
holding_first=DataAPI.MktEqudGet(secID=account.universe,tradeDate=account.current_date,field="tradeDate,secID,negMarketValue,closePrice",pandas="1")#获得市场上市值最少的10只股票
holding_first=holding_first.sort(columns='negMarketValue')[0:n] #选出第一次能交易的十只
print holding_first
for stk in holding_first.secID:
if len(buy_list)<10:
order(stk,capital_base/n)
buy_list.append(stk)
print buy_list # ——————————————————————————————分割线
new_holding=DataAPI.MktEqudGet(secID='buy_list',tradeDate=account.current_date,field="tradeDate,secID,negMarketValue,closePrice",pandas="1")#在下一个交易周期中获得,当前持仓中能交易的个股信息
new_target=DataAPI.MktEqudGet(secID=account.universe,tradeDate=account.current_date,field="tradeDate,secID,negMarketValue,closePrice",pandas="1")#在下一个交易周期中获得,市场上市值最少的股票
new_target=new_target.sort(columns='negMarketValue')[0:len(new_holidng.secID)] #按照市值排序,并且选择与持仓可交易股票数量相等的股票数
for stock in newholding.secID: #卖出需要换掉的股票,获得相应的资金留作买股票用(先卖出)
if stock not in new_target.secID:
order_to(stock,0)
new_holding.remove(stock)
today_cash = account_cash + account.valid_secpos[stock]
for stock in new_target.secID: #买入需要更换的股票,买入的数目与换出的数目相同且市值由小到大(再买入)
if stock not in new_holding.secID and #买入的股票数目直到与换出的数目相等为止
order_to(stock,today_cash/len#买入的数目) #貌似需要再添加一个变量
current_date = 20151201
tradeDate secID negMarketValue closePrice
15 2015-12-01 300466.XSHE 600200000 30.01
2 2015-12-01 002735.XSHE 929800000 46.49
17 2015-12-01 300483.XSHE 974175000 62.85
3 2015-12-01 002743.XSHE 977251400 32.21
14 2015-12-01 300464.XSHE 985959000 47.70
16 2015-12-01 300472.XSHE 988197600 59.28
13 2015-12-01 300461.XSHE 998798400 59.88
5 2015-12-01 002755.XSHE 1004984400 39.66
6 2015-12-01 002760.XSHE 1019700000 46.35
7 2015-12-01 002761.XSHE 1044600000 34.82
['300466.XSHE', '002735.XSHE', '300483.XSHE', '002743.XSHE', '300464.XSHE', '300472.XSHE', '300461.XSHE', '002755.XSHE', '002760.XSHE', '002761.XSHE']
current_date = 20151202
tradeDate secID negMarketValue closePrice
13 2015-12-02 300466.XSHE 660200000 33.01
2 2015-12-02 002735.XSHE 902000000 45.10
12 2015-12-02 300464.XSHE 939658200 45.46
3 2015-12-02 002743.XSHE 945091000 31.15
16 2015-12-02 300483.XSHE 947205000 61.11
4 2015-12-02 002755.XSHE 964440400 38.06
14 2015-12-02 300472.XSHE 997032700 59.81
1 2015-12-02 002734.XSHE 999050000 30.74
10 2015-12-02 300423.XSHE 1012220000 46.01
17 2015-12-02 603009.XSHG 1026528300 38.49
['300466.XSHE', '002735.XSHE', '300464.XSHE', '002743.XSHE', '300483.XSHE', '002755.XSHE', '300472.XSHE', '002734.XSHE', '300423.XSHE', '603009.XSHG']
current_date = 20151203
tradeDate secID negMarketValue closePrice
13 2015-12-03 300466.XSHE 726200000 36.31
1 2015-12-03 002735.XSHE 961200000 48.06
2 2015-12-03 002743.XSHE 979678600 32.29
4 2015-12-03 002755.XSHE 1010559200 39.88
12 2015-12-03 300464.XSHE 1020684600 49.38
0 2015-12-03 002734.XSHE 1031550000 31.74
15 2015-12-03 300483.XSHE 1041910000 67.22
5 2015-12-03 002761.XSHE 1070700000 35.69
8 2015-12-03 300391.XSHE 1071222750 20.73
16 2015-12-03 603009.XSHG 1082001900 40.57
['300466.XSHE', '002735.XSHE', '002743.XSHE', '002755.XSHE', '300464.XSHE', '002734.XSHE', '300483.XSHE', '002761.XSHE', '300391.XSHE', '603009.XSHG']
current_date = 20151204
tradeDate secID negMarketValue closePrice
12 2015-12-04 300466.XSHE 798800000 39.94
2 2015-12-04 002743.XSHE 994241800 32.77
3 2015-12-04 002755.XSHE 1028804000 40.60
0 2015-12-04 002734.XSHE 1031875000 31.75
11 2015-12-04 300464.XSHE 1051482900 50.87
14 2015-12-04 300483.XSHE 1059735000 68.37
15 2015-12-04 603009.XSHG 1064399700 39.91
1 2015-12-04 002735.XSHE 1070048000 47.77
16 2015-12-04 603022.XSHG 1088400000 54.42
10 2015-12-04 300423.XSHE 1095160000 49.78
['300466.XSHE', '002743.XSHE', '002755.XSHE', '002734.XSHE', '300464.XSHE', '300483.XSHE', '603009.XSHG', '002735.XSHE', '603022.XSHG', '300423.XSHE']
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