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今天,带来的是“如何使用 Hikyuu 中的投资组合来实现银行股轮动交易策略”。

这个策略的逻辑很简单:持续持有两支市净率最低银行股,然后每月换仓

定义回测周期与回测标的

同样,首先定义回测周期:

# 定义回测日期  
start_date = Datetime(20200101)
end_date = None
query = Query(start_date, end_date)

圈定我们的测试范围:

# 获取指数板块沪深300银行成分股
stks = [s for s in sm.get_block("指数板块", "300银行")]

实现按时间截面的排序

接下来,我们需要一个评分板,也就是在时间截面上(每一天)来判断“市净率的高低”:

# 选择用于判断的指标,我们直接从 default hub 中获取,如果没更新过,记得 update_hub("default")
市净率 = get_part("default.ind.市净率")# 直接使用多因子的评分板
# 这里 MF 在只有一个因子的情况下,将直接使用因子值本身进行排序
# 目前 Hikyuu 没有未来函数判断,在单因子的情况下,建议养成习惯右移一位,防止出现未来函数
my_mf = MF_EqualWeight([REF(市净率, 1)], stks, query)

我们先来看一下 mf 的输出是什么,理解 mf 的用途。如下图所示,获取 2024年5月7日的时间截面排序,返回的是一个按因子值降序的股票评分列表:
在这里插入图片描述

实现选股算法

已经完成了时间截面排序,接下来,我们需要定义一个选股策略,依据时间截面排序,每天选出两支市净率最低的股票

# 先建立一个股票到实际运行的系统策略的映射
def calculate(self):self.stk_sys_dict = dict([(s.get_stock(), s)for s in self.real_sys_list])# 实现选股策略中每日选取的系统
@hku_catch(ret=ScoreRecordList(), trace=True)
def get_selected(self, date):scores = self.mf.get_scores(date)if len(scores) < 2:return []# 利用之前的映射,返回最后的两个系统策略,也就是市盈率最低的两支return [SystemWeight(self.stk_sys_dict[scores[-1].stock], scores[-1].value),SystemWeight(self.stk_sys_dict[scores[-2].stock], scores[-2].value)]# 通过快速创建函数 crtSE 来创建一个选股策略示例
my_se = crtSE(calculate, get_selected=get_selected)# 别忘了将之前创建的 my_mf 赋值给 my_se, 作为 my_se 的属性,以便在前面定义的 get_selected 中可以调用
my_se.mf = my_mf

还没完,SE 其实是一个系统策略(择时系统)选择算法,我们还要对每一标的创建相应的 SYS 示例,并加入 SE 中:

# 直接使用 PF 调整时刻作为买入信号
my_sg = SG_Cycle()# 全仓买入,实际的资金由 AF 分配
my_mm = MM_Nothing() # 创建系统实例
my_sys = SYS_Simple(tm=crtTM(start_date), sg=my_sg, mm=my_mm)# 默认的 SYS 是第二天开盘买入,这里改为当天以收盘价买入,使用第二天开盘买入,也没有什么问题
my_sys.set_param("buy_delay", False) # 将之前确定的标的,和系统实例(作为原型系统)加入到 SE 中
my_se.add_stock_list(stks, my_sys)

实现投资组合

现在,我们来创建实际的投资组合

# 创建一个等权重的资金分配算法
my_af = AF_EqualWeight()# 创建一个用于测试的初始账户,可以自行根据需要指定成本算法
my_tm = crtTM(start_date, init_cash=100000)  # , cost_func=TC_FixedA2017())# 现在创建投资组合实例
pf = PF_Simple(tm=my_tm, af=my_af, se=my_se)

OK,现在让我们来执行它,并看看成果:

# 每 20 个交易日进行调仓
pf.run(query, adjust_cycle=20)# 绘制系统绩效
pf.performance()

在这里插入图片描述

查看交易详情

# 将详细的交易记录保存到当前目录
my_tm.tocsv(".")

在这里插入图片描述

完整实例代码下载,请参见星球:
在这里插入图片描述

http://www.ds6.com.cn/news/81947.html

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