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集合竞价选股Pinned highlighted

掘金小Q 【 论坛管理员 】 发表在策略研究 2018-03-24 11:03:42

策略研究
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什么是集合竞价?有什么用途?

​ 所谓集合竞价就是在当天还没有开盘之前,你可根据前一天的收盘价和对当日股市的预测来输入股票价格,在集合竞价时间里输入计算机主机的所有下单,按照价格优先和时间优先的原则计算出最大成交量的价格,这个价格就会是集合竞价的成交价格,而这个过程被称为集合竞价。

​ 每天开盘价在技术分析上具有重要的意义,目前世界各国股市市场均采用集合竞价的方式来确定开盘价,因为这样可以在一定程度上防止人为操纵现象。

策略实现(基于掘金量化平台)

策略思想

  • 获取沪深300的成份股数据,并统计其30天内开盘价大于前收盘价的天数,并在该天数大于阈值18的时候加入股票池。
  • 对不在股票池的股票平仓,并等权配置股票池的标的股票,每次交易间隔1个月。

策略主要步骤实现

获取当前交易日日期

now = context.now

​ 直接调用context.now函数,返回“datetime.datetime”格式

获取上一交易日日期

last_day = get_previous_trading_date(exchange='SHSE', date=now)

​ 获取上一交易日可调用get_previous_trading_date函数,返回值为字符串格式:

  • exchang需要设置交易市场代码。
  • date需要设置指定日期。

获取当天有交易的股票

	not_suspended_info = get_history_instruments(symbols='SHSE.000300', start_date=now, end_date=now)
    not_suspended_symbols = [item['symbol'] for item in not_suspended_info if not item['is_suspended']]

​ 获取当天有交易的股票,即非停牌的股票,首先需获取停牌信息,这里需调用get_history_instruments函数,返回值类型为list[dict],之后就是将所提取的“字典”转换为”list“:

  • symbols需要设置订阅的标的代码。
  • start_dateend_date需设置获取成分股的开始与结束日期,这里需要调成上一交易日以获取上一交易日的成分股信息。

固定月初调仓

schedule(schedule_func=algo, date_rule='1m', time_rule='09:40:00')

​ 固定时间调仓可使用schedule函数进行定时任务配置:

  • schedule_func为调用的策略函数的名称。
  • date_rule可设为1m(一月)。
  • time_rule为开仓日的开仓时间,这里设为每月第一个交易日的09:40:00

获取沪深300成分股

stock300 = get_history_constituents(index='SHSE.000300', start_date=last_day,end_date=last_day)[0]['constituents'].keys()

​ 获取指数成分股可调用函数get_history_constituents或者get_constituents,返回值类型为list[dict],这里调用get_history_constituents是因为再回测时需要获取上一交易日的成分股,而get_constituents只能获取最新的成分股:

  • index需要设置获取指数的代码。
  • start_dateend_date需设置获取成分股的开始与结束日期,这里需要调成上一交易日以获取上一交易日的成分股信息。

获取过去交易日的历史信息

return_index_his = history_n(symbol=symbol, frequency='1d', count=30, fields='close,preclose',fill_missing='Last', adjust=ADJUST_PREV, end_time=last_day, df=True)

​ 获取历史信息需要调用histor_n函数,默认返回值为“字典“格式,如果参数df设为True,则返回"dataframe"格式

  • symbol设置所需获取的标的代码。
  • frequency获取历史信息的频率,如日线数据设置为1d
  • count需要设置获取的bar的数量。
  • fileds设置返回值的种类。
  • fill_missing需要设置对于空值的填充方式, None- 不填充,NaN- 用空值填充, Last- 用上一个值填充,默认 None
  • adjust需要设置对于复权的处理,ADJUST_NONE or 0: 不复权, ADJUST_PREV or 1: 前复权, ADJUST_POST or 2: 后复权, 默认不复权。
  • end_time需设置获取历史信息的结束时间。

获取持仓信息

positions = context.account().positions()

​ 在判断平仓条件时,需要获取持仓信息(包含持仓均价),这就需要调用context.account().position函数,返回字典型。

策略回测分析

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分析

​ 我们选取了2017年7月至2017年10月作为回测周期,应用“EV/EBITDA”单因子作为选股基础。可以看出:

  • 胜率(具有盈利的平仓次数与总平仓次数之比)达到了62.5%,也即策略每十次开仓,有六次是盈利的。
  • 卡玛比率(年化收益率与历史最大回撤之比)是使用最大回撤率来衡量风险。**采用最大回撤率来衡量风险,关注的是最极端的情况。**卡玛比率越高表示策略承受每单位最大损失获得的报酬越高。在这里卡玛比率超过了20。
  • 夏普比率(年化收益率减无风险收益率的差收益波动率之比)超过5,也即承受一单位的风险,会有超过五单位的收益回报
  • 策略收益曲线 总体稳定,适合在趋势行情中操作。
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