量化交易：多因子选股结合布林带择时

哈喽，大家好，我是木头左！

多因子选股策略是一种基于多个财务指标来筛选股票的方法。这种策略认为，通过综合考虑多个因素，可以更全面地评估一家公司的价值和盈利潜力。 感兴趣的朋友，可以在下方公号内回复：001，即可获取源码，共同交流！

策略的基本原理

在本策略中，我们选择了市值、利润、现金流和负债四个指标来计算股票的排名。市值反映了公司的规模，利润代表了公司的盈利能力，现金流显示了公司的流动性，而负债则揭示了公司的财务风险。

股票池的构建

我们的目标是选出排名靠前的二十只股票，构建我们的股票池。具体步骤如下：

• 数据获取：收集所有股票的市值、利润、现金流和负债数据。
• 指标标准化：对每个指标进行标准化处理，消除不同量纲的影响。
• 权重分配：为每个指标分配权重，市值40%，利润30%，现金流20%，负债10%。
• 综合评分：根据权重计算每只股票的综合得分。
• 排名筛选：选择得分最高的前二十只股票。

布林带择时：把握买卖的最佳时机

布林带是一种基于价格波动性来构建交易区间的技术分析工具。它可以帮助我们识别市场的过度买入或卖出状态，从而找到买卖的时机。

策略的基本原理

布林带由中轨（MB）、上轨（UB）和下轨（LB）组成，其中：

• 中轨（MB）：通常是20日的移动平均线。
• 上轨（UB）：中轨加上两倍的标准差。
• 下轨（LB）：中轨减去两倍的标准差。

买卖时机的判断

在本策略中，我们制定了以下规则：

• 卖出规则：当持有股票，且股价穿过布林带中轨时，卖出股票。
• 买入规则：当不持有股票，且股价穿过布林带上界时，买入股票。

聚宽平台上的Python实现

market_open(context) 函数被设计为每月开盘时运行一次，根据上一交易日的因子值进行调仓。

def market_open(context):
    # 卖出当前持有的所有股票，进行资金的重新分配
    bulk_sell(context)
    # 清空当前的持仓列表，准备重新选股
    context.own_list = []
    # 获取沪深300指数成分股作为潜在的股票池
    universe = get_index_stocks('000300.XSHG')

多因子数据获取与处理

• 使用 get_fundamentals 函数获取股票池中股票的市值、市盈率（PE）、净利润同比增长率和净资产收益率（ROE）等财务指标。
• 选择沪深300指数（‘000300.XSHG’）作为股票池，即 universe = get_index_stocks(‘000300.XSHG’)。

df = get_fundamentals(query(
    valuation.code, valuation.market_cap, valuation.pe_ratio, 
    indicator.inc_net_profit_year_on_year, indicator.roe
).filter(
    valuation.code.in_(universe), valuation.pe_ratio > 0, 
    indicator.inc_net_profit_year_on_year > 0
))
# 设置股票代码为索引，以便于后续处理
df.set_index(['code'], inplace=True)

因子加权与排名

• 对市盈率进行升序排名，对净利润同比增长率和净资产收益率进行降序排名，然后将这些排名相加得到最终的因子值。
• 排名（rank）是一种去量纲的方法，使得不同单位的因子可以相加。

# 对市盈率进行升序排名，对净利润同比增长率和净资产收益率进行降序排名
final_factor = df['pe_ratio'].rank(ascending=True) + \
                df['inc_net_profit_year_on_year'].rank(ascending=False) + \
                df['roe'].rank(ascending=False)

持仓股票列表的确定

根据最终的因子值，选取排名前20的股票作为目标持仓。

# 选取排名前20的股票作为目标持仓
stock_list = final_factor.sort_values(ascending=True)[:20].index.tolist()
# 更新上下文的持仓列表
context.list = stock_list

布林带择时策略

开盘时运行布林带择时策略，boll(context) 布林带的实现参考量化交易：布林带突破策略的python实现

def market_open_bolling(context):
    # 计算每只股票平均可使用的资金
    context.cash = context.portfolio.cash / len(context.list)
    for symbol in context.list:  # 遍历股票池
        context.symbol = symbol  # 设置当前股票
        # 调用布林带择时函数（未提供实现）
        boll(context)

这段代码首先构建了一个包含前二十只高盈利潜力股票的股票池，然后使用布林带择时来决定买卖时机。在每个交易日开始前，它会根据最新的财务数据更新股票池，并调整仓位。在交易时段内，它会实时监控股票价格，根据布林带的变化来执行买卖操作。回测结果如下：

结语

多因子选股结合布林带择时的量化交易策略，是一种综合了基本面分析和技术分析的方法，所有的选股和择时都可以结合起来，用效果更佳。 市场有风险，交易需谨慎。 感兴趣的朋友，可以在下方公号内回复：001，即可获取源码，共同交流！

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