量化基础策略(一):小市值策略

偏执的太偏执、 2021-09-28 06:28 895阅读 0赞

### 量化基础策略一:小市值策略 ###

*   *  前言
     *  基本思想
     *  代码\[^1\]

## 前言 ##

小市值的股票更容易带来超额收益，因为小市值的股票往往表现活跃，容易引发炒作热潮。

## 基本思想 ##

筛选出市值介于20-30亿的股票，选取其中市值最小的三只股票，  
每天开盘买入，持有五个交易日，然后调仓。

## 代码\[^1\] ##

''' 筛选出市值介于20-30亿的股票，选取其中市值最小的三只股票， 每天开盘买入，持有五个交易日，然后调仓。 '''
    
    ## 初始化函数，设定要操作的股票、基准等等
    def initialize(context):
        # 设定沪深300作为基准
        set_benchmark('000300.XSHG')
        # True为开启动态复权模式，使用真实价格交易
        set_option('use_real_price', True) 
        # 设定成交量比例
        set_option('order_volume_ratio', 1)
        # 股票类交易手续费是：买入时佣金万分之三，卖出时佣金万分之三加千分之一印花税, 每笔交易佣金最低扣5块钱
        set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0.001, \
                                 open_commission=0.0003, close_commission=0.0003,\
                                 close_today_commission=0, min_commission=5), type='stock')
        # 持仓数量
        g.stocknum = 3 
        # 交易日计时器
        g.days = 0 
        # 调仓频率
        g.refresh_rate = 5
        # 运行函数
        run_daily(trade, 'every_bar')
    
    ## 选出小市值股票
    def check_stocks(context):
        # 设定查询条件
        q = query(
                valuation.code,
                valuation.market_cap
            ).filter(
                valuation.market_cap.between(20,30)
            ).order_by(
                valuation.market_cap.asc()
            )
    
        # 选出低市值的股票，构成buylist
        df = get_fundamentals(q)
        buylist =list(df['code'])
    
        # 过滤停牌股票
        buylist = filter_paused_stock(buylist)
    
        return buylist[:g.stocknum]
      
    ## 交易函数
    def trade(context):
        if g.days%g.refresh_rate == 0:
    
            ## 获取持仓列表
            sell_list = list(context.portfolio.positions.keys())
            # 如果有持仓，则卖出
            if len(sell_list) > 0 :
                for stock in sell_list:
                    order_target_value(stock, 0)
    
            ## 分配资金
            if len(context.portfolio.positions) < g.stocknum :
                Num = g.stocknum - len(context.portfolio.positions)
                Cash = context.portfolio.cash/Num
            else: 
                Cash = 0
    
            ## 选股
            stock_list = check_stocks(context)
    
            ## 买入股票
            for stock in stock_list:
                if len(context.portfolio.positions.keys()) < g.stocknum:
                    order_value(stock, Cash)
    
            # 天计数加一
            g.days = 1
        else:
            g.days += 1
    
    # 过滤停牌股票
    def filter_paused_stock(stock_list):
        current_data = get_current_data()
        return [stock for stock in stock_list if not current_data[stock].paused]

\[^1\]：来源于聚宽