python量化羊驼法则

一、概念

这个有点玄学，遗传方法论和动量论，原理大概是，首先选择n只收益率高的股票，然后每月在n只里去掉m只最差的，然后再在大盘中选择m只收益率最差的进来

二、实现
选取沪深300，选择10只股票持有，2只作为调仓，最后回测效果一般（咩，cnm，笑脸），但在股灾区间表现却很亮眼

# 导入函数库
from jqdata import *# 初始化函数，设定基准等等
def initialize(context):# 设定沪深300作为基准set_benchmark('000300.XSHG')# 开启动态复权模式(真实价格)set_option('use_real_price', True)# 股票类每笔交易时的手续费是：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(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type='stock')g.security=get_index_stocks("000300.XSHG")g.period=3  g.N=10g.M=2run_monthly(handle,10)stocks=get_sorted(context,g.security)[-g.N:]cash=context.portfolio.available_cash/len(stocks)for stock in stocks:order_value(stock,cash)def get_sorted(context,stocks):df=history(g.period, field="close", security_list=stocks).Tdf["ret"]=(df.iloc[:,-1]-df.iloc[:,0])/df.iloc[:,0]df=df.sort(columns="ret")return df.index.valuesdef handle(context):stocks=get_sorted(context,context.portfolio.positions.keys())for stock in stocks[:g.M]:order_target(stock,0)stocks=get_sorted(context,g.security)cash=context.portfolio.available_cash/g.Mfor stock in stocks:if len(context.portfolio.positions)>=10:breakif stock not in context.portfolio.positions:order_target(stock,cash)

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