【量化投资】策略二（聚宽）

前言

在看其中一个新手教程的时候，发现没有一个总的代码。
然后，就根据自己的理解，整合了一下。

对于，一开始根据研究发现，在这段时间，如果买全市场市值最低的几个，那绝对是要亏本亏到难以理解的。
所以，我这里就选的是，全市值最高的几个。
但是，这样就跟指数的波动相近较大了。（beta偏高）

代码

def initialize(context):g.stocksnum = 5  # 持有最小市值股票数g.period = 10  # 轮动频率run_daily(daily, time='every_bar')  # 周期循环dailyg.days = 1  # 记录策略进行到第几天，初始为1def trade(context, buylist):# 对于每个当下持有的股票进行判断：现在是否已经不在buylist里，如果是则卖出for stock in context.portfolio.positions:if stock not in buylist:  # 如果stock不在buylistorder_target(stock, 0)  # 调整stock的持仓为0，即卖出# 将总资产(现金+股票)除以持股数g.stocksnumposition_per_stk = context.portfolio.total_value / g.stocksnum# 调整buylist中的每个股票持仓价值为position_per_stkfor stock in buylist:order_target_value(stock, position_per_stk)# 止损
def stop(context):# 循环查看持仓的每个股票for stock in context.portfolio.positions:# 如果股票最新价格除以平均成本小于0.8，即亏损超过20%if context.portfolio.positions[stock].price / context.portfolio.positions[stock].avg_cost < 0.8:# 调整stock的持仓为0，即卖出order_target(stock, 0)# 输出日志：股票名 止损print "\n%s 止损" % stockdef pick(context):date = context.current_dt.strftime("%Y-%m-%d")# 获取上证指数和深证综指的成分股代码并连接，即为全A股市场所有股票scu = get_index_stocks('000001.XSHG') + get_index_stocks('399106.XSHE')# 选出在scu内的股票的股票代码，并按照当前时间市值从小到大排序df = get_fundamentals(query(valuation.code, valuation.market_cap).filter(valuation.code.in_(scu)).order_by(valuation.market_cap.desc()), date=date)# 取出前g.stocksnum名的股票代码，并转成list类型，buylist为选中的股票buylist = list(df['code'][:g.stocksnum])return buylistdef daily(context):# 每日止损stop(context)# 判断策略进行天数是否能被轮动频率整除余1if g.days % g.period == 1:buylist = pick(context)trade(context, buylist)else:pass  # 什么也不做g.days = g.days + 1  # 策略经过天数增加1

效果图

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