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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recommendation based on subject
策略思路:
- step1:计算昨日所有主题的涨跌幅,根据涨跌幅排名,挑出涨幅最高的前
n_sub
个主题 - step2:根据昨日成交量挑选出每个主题的龙头股
n_bigstk
只 - 买入策略:昨日涨幅最高的前
n_sub
个主题,每个主题龙头股n_bigstk
只,当日一共买入m*n
只个股 - 卖出策略:持有固定天数
hold_days
,卖出。
此实验中,n_sub=5
, n_bigstk=5
, hold_days=10
文件sub_stk_info.txt
是根据dataapi
获得的文件,里面储存了多个主题及对应的股票列表,点击这里下载
a2=read('sub_stk_info.txt')
b2=a2.split('\r\n')
b2=b2[:-1]
sub_stk_dic={}
universe1=set([])
IDmap=lambda x:x +'.XSHG' if x[0]=='6' else x+'.XSHE'
for i2 in b2:
i2=i2.split(':')
i3=i2[1].split(',')
sub_stk_dic[i2[0]]=map(IDmap,i3)
universe1 |= set(i3)
start = datetime(2013, 6, 23) # 回测起始时间
end = datetime(2014, 12, 23) # 回测结束时间
benchmark = 'HS300' # 使用沪深 300 作为参考标准
universe = map(IDmap, list(universe1))
capital_base = 100000 # 起始资金
#print len(universe)
hold_days=10
sell_stk_list=[]
for i in range(hold_days):
sell_stk_list.append({})
j=hold_days
def initialize(account): # 初始化虚拟账户状态
add_history('hist',1)
def handle_data(account): # 每个交易日的买入卖出指令
global sell_stk_list
global j
#计算昨日主题涨跌幅
sub_increase_rate_dic={}
sub_bigstk_dic={}
#print 'today:',account.current_date
for (subid,stkid_list) in sub_stk_dic.items():
increase_rate_list=[]
turnvol_list=[]
#记录每只股票的成交量
stk_turnvol_dic={}
for stk in stkid_list:
#停盘的情况
if (stk not in account.universe) :
continue
close_price=account.hist[stk].iloc[0,3]
pre_close_price=account.hist[stk].iloc[0,4]
turnoverVol=account.hist[stk].iloc[0,5]
stk_turnvol_dic[stk]=turnoverVol
increase_rate_yes=(close_price-pre_close_price)*turnoverVol/pre_close_price
increase_rate_list.append(increase_rate_yes)
turnvol_list.append(turnoverVol)
big_stk_list=sorted(stk_turnvol_dic.keys(),key=lambda x:stk_turnvol_dic[x], reverse=True)
#买龙头股,每个主题买n只龙头股
n_bigstk=5
big_stk_list=big_stk_list[0:n_bigstk]
sub_bigstk_dic[subid]=big_stk_list
increase_rate_w=sum(increase_rate_list)/sum(turnvol_list)
sub_increase_rate_dic[subid]=increase_rate_w
sub_increase_rate_dic_sorted=sorted(sub_increase_rate_dic.keys(), key = lambda x:sub_increase_rate_dic[x], reverse = True)
n_sub=5
buy_subject_list=sub_increase_rate_dic_sorted[0:n_sub]
buy_stk_list=[]
for sub_id in buy_subject_list:
buy_stk_list +=sub_bigstk_dic[sub_id]
sell_next_dic={}
for stk in buy_stk_list:
if j>0:
amount=int(account.position.cash/hold_days/len(buy_stk_list)/account.hist[stk].iloc[0,3])
j -=1
else:
amount=int(account.position.cash/len(buy_stk_list)/account.hist[stk].iloc[0,3])
order(stk,amount)
sell_next_dic[stk]=amount
sell_stk_list.insert(0,sell_next_dic)
#print 'sell_stk_list:',sell_stk_list
sell_today_dic=sell_stk_list.pop()
#print 'sell_today_dic',sell_today_dic
if sell_today_dic!={}:
for (stk,amt) in sell_today_dic.items():
#如果股票今天不能交易,就过hold_days再卖
if stk not in account.universe:
sell_stk_list[0][stk]=amt
else:
order(stk,-amt)
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