来源：雪球App，作者： 爱喝豆汁的投资者，(https://xueqiu.com/2680567071/130470562)

本篇延续(第三期：单因子策略入门版)，介绍如何使用优矿平台编写策略代码，以股息率作为择股条件，自动筛选出股息率前十名的股票构建投资组合，并通过历史模拟回测的方式评估这个策略的表现。

本期重点讲解具体实现代码，手把手的教大家撰写单因子投资策略。

选股标准：

(1)沪深300成分股

(2)选出因子X数值(X=股息率)最高的n家(n=10)公司股票作为投资组合

回测方法：

(1)回测期间：BeginDate 至 EndDate(BeginDate = 2010年1月1日，EndDate = 2019年7月1日)

(2)调仓周期：每年调仓一次，调仓日为5月第1个交易日，这是由于中国A股上市公司每年4月30日之前发布上一年年报，财务数据会更新。考虑停牌、涨跌停对交易的影响。

(3)手续费：佣金、滑点总计交易费用为千分之1.3

(4)资金分配方法：等权

(5)比较基准：沪深300指数

注： 策略代码参考 王小川《Python与量化投资 从基础到实战》[1]

可以将该策略代码分为以下四步：

导入相关模块——获取调仓日——编写选股函数——策略执行

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一、导入相关模块

Python编程语言可以使用import函数导入已经定义好的工具包，导入之后可以直接使用已经编写好的函数。我们逐行对代码进行解释，注意看代码左侧数字顺序：

1：精确除法division：导入division函数前，‘/’代表阶段除法，导入后‘/’代表精确除法，看图秒懂：

2、3：上述函数中，pandas、numpy是在量化投资策略撰写中最常用的两个包，用来处理和计算数据。

4、5：处理时间：datetime和parse是处理和解析时间格式的函数

6、7：CAL.PyCAL是优矿编写的金融分析工具，导入后可以直接使用相关分析工具，比如Calendar('China.SSE')用来调取交易日历，传入参数规则是‘国家.市场’，’China.SSE‘就是中国上海证券交易所。

二、获取调仓日

上述代码的目的是获取调仓日的日期，就是最后的t_date，这个调仓日是每年5月的第一个交易日。我们逐行对代码进行解释，对照代码左侧数字顺序：

2：优矿提供了丰富的数据获取接口，点击菜单的研究数据就可以找到对应的数据获取代码。DataAPI.TradeCAlGet是优矿提供的交易所交易日历。输入之后便可以获得下图的日历：

3、4：代码3是相当于excel的筛选功能，筛选出交易所开盘的交易日(isOpen==1)，代码4是筛选出某个日期之后的交易日，输入之后得到下面的表格：

5~8：为了得到每年5月的第一个交易日的日期，作者采用三步走，首先摘取出每个交易日的月份和年份(5、6)，接着使用去重的方法获取每月第一个交易日(7)，最后筛选出5月(8)。其中，以下函数是我们第一次遇到：

apply+lambda: 逐行应用用户自定义的规则

drop_duplicates：去重，其中subset=['mon','year'] 是看见mon和year相同的都去掉；keep='first'是保留第一个，之后遇到重复的全去掉

mon.isin(['05'])：筛选出mon这一列中有‘05‘的行

values：取表格里的数值

运行完成后，我们得到了一组每年5月第一个交易日的日期数据：

9：遍历每一个日期，将时间的字符串调整之后模板运行要求的时间格式。遍历使用for循环，格式调整使用strptime函数。

三、编写选股函数

这个函数实现的目标是：

输入：股票列表(universe)，日期(date)，因子(factor)

输出：因子数值前十名的股票列表

简单说，这个函数是一个在某一时间点的选股函数，输入时间点、备选股票、选择标准(因子)，就可以得到按这个因子数值排序前十名的股票列表，当然也可调整成为前二十名，后二十名等等。下面我们逐行对代码进行解释：

1：def是python中自定义函数的代码，括号中是需要输入的关键参数。

2、3：是检验你输入的日期是否符合之后函数要求的时间格式，如果不符合格式，需要先使用parse函数解析使用者输入的时间元素，并调整成要求的时间格式。

5：利用优矿因子值获取的代码，可以直接获取因子数值

7：对因子数值按照降序进行排列,如图：

9~11：取前十名股票的股票代码(secID)，并转成列表格式，返回列表

df_factor.head(10)表示前10只，

df_factor.head(20)表示前20只

df_factor.tail(10)表示后10只

四、策略执行

优矿提供了一个策略执行模板，点击下面红圈内的+策略就可以调出这个模板，使用策略模板自动对编写的策略进行回测，并对运行结果可视化，可以节省大量时间，让投资者可以专注在策略研发上，下面我们对模板涉及代码进行讲解。

其中，部分代码含义模板中已经进行注释，容易理解的部分在此不再赘述。

6：refresh_rate：是指执行策略指令的时间将，默认该指标等于1，代表每分钟运行一次，通常日频回测会选择此值。

7：commission是对买入卖出的交易费用进行设定，也可以通过slippage函数对滑点进行设置，衡量冲击成本，费用的设定即可以设置为绝对金额，也可以设定为比例。

8~10：设置账户：可以包含股票账户、期货账户等，capital_base是初始本金，初始本金太少，可能会导致策略运行异常，如剩余本金无法买足一手股票

12：策略初始化，一般无需修改。

第15开始是模板的最关键部分，也是需要投资者自己撰写的部分，即投资策略的运行规则，什么情况买入，什么情况卖出

16：打开将要交易的股票账户，context函数是优矿模板中的函数，不能修改

17~19：检查交易日是否是调仓日，如果不是调仓日，保持仓位不变，如果是调仓日，需要进行调仓。调仓是先要获得账户持仓情况(18)，然后执行选股函数，得到符合条件的买入清单(19)，买入清单中排除了停牌的股票

得到买入清单之后，只需要将原账户持仓调整成买入清单中的持仓就可以了，这需要先卖出原账户不符合条件的股票，买入新符合条件的股票并且重新调整股票权重。但是有一个问题需要注意，那就是原账户中停牌的股票无法卖出，也无法调整权重，下面的代码用来处理这一问题：

21~26：如果原账户有股票，则需要考虑停牌问题，通过优矿数据接口获取停牌的股票清单(isOpen=‘0‘)

27~32：计算停牌股票的市值。停牌股票无法卖出，所以在计算总持仓时要把停牌股持仓市值计算在内，剩余资金再买入清单上的股票。27~31：遍历加总计算所有停盘股的市值之和。32：用来计算去除停牌股市值后，剩余资金占总持仓占比，将这个值与买入清单各股权重相乘可以得到实际需买入股票权重。

33~34：当账户空仓时，账户中没有停牌股票。

35~38：先卖出原账户中不在买入清单中的股票，使用优矿account.order_to函数.

39~42：如果买入清单有符合条件股票，则计算需买入的股票的实际权重，此案例中采用等权法，因此要除以股票个数，如果没有，就不需要买入。

43~48：使用优矿account.order_pct_to(stk,weight)函数，将各股票仓位调整成买入清单要求的仓位权重。仔细观察这段代码，有人可能会提出疑问，这段代码是不是可以写成下面的代码：

答案是不可以，因为命令的执行是有顺序的，需要先调整原账户持仓股票权重，腾出资金，再买入股票清单上新股票。如果顺序相反，有可能出现由于原账户股票持仓比例过高，剩余资金不足以买够新股票的权重。

长吁一口气，点击运行，得到运行结果：

参考资料：[1]王小川等.Python与量化投资 从基础到实战 [M].北京：电子工业出版社，2018：207-211.

完整代码：

完整代码请复制链接下载：

提取码：a7yo

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