量化交易策略三：银行股轮动策略

Dear 丶 2021-09-28 06:42 534阅读 0赞

### 量化交易策略三：银行股轮动策略 ###

*   *  主要思想方法
     *  代码

## 主要思想方法 ##

始终持有沪深300银行指数成分股中市净率最低的股份制银行，每周检查一次，  
如果发现有新的股份制银行市净率低于原有的股票，则予以换仓。

## 代码 ##

''' 始终持有沪深300银行指数成分股中市净率最低的股份制银行，每周检查一次， 如果发现有新的股份制银行市净率低于原有的股票，则予以换仓。 '''
    
    ## 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银行指数作为基准
        set_benchmark('399951.XSHE')
        # 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')
        # 运行函数, 按周运行，在每周第一个交易日运行
        run_weekly(chenk_stocks, weekday=1, time='before_open') #选股
        run_weekly(trade, weekday=1, time='open') #交易
    
    ## 得到沪深300银行指数成分股,找到市净率最低的股票
    def chenk_stocks(context):
        # 得到沪深300银行指数成分股
        g.stocks = get_index_stocks('399951.XSHE')
    
        # 查询股票的市净率，并按照市净率升序排序
        if len(g.stocks) > 0:
            g.df = get_fundamentals(
                query(
                    valuation.code,
                    valuation.pb_ratio
                ).filter(
                    valuation.code.in_(g.stocks)
                ).order_by(
                    valuation.pb_ratio.asc()
                )
            )
    
            # 找出最低市净率的一只股票
            g.code = g.df['code'][0]
    
    ## 交易
    def trade(context):
        if len(g.stocks) > 0:
            code = g.code
            # 如持仓股票不是最低市净率的股票，则卖出
            for stock in context.portfolio.positions.keys():
                if stock != code:
                    order_target(stock,0)
            
            # 持仓该股票
            if len(context.portfolio.positions) > 0:
                return
            else:
                order_value(code, context.portfolio.cash)