股票python量化交易010-JQData财务指标

最新推荐文章于 2023-09-13 15:34:44 发布
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分类专栏： python股票量化交易入门 文章标签： 数据分析 数据挖掘
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/Johnny2004/article/details/124917838
本文介绍了如何使用Python和JQData获取及分析财务指标，如EPS和ROE，用于股票筛选。通过设定财务指标范围，选出符合标准的128只股票，强调了每股收益、净资产收益率、净利润同比增长率和经营活动净收益的重要性，并提醒股市投资风险。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

  • 认识财务报表

  • 财务指标数据

这里说的财务指标数据是我们平时看到的股票市值，负债数据，现金数据，利润数据等一系统财务相关的值通过运算生成的一份财务指标数据，如EPS，ROE等

eps

每股收益EPS(元)

每股收益(摊薄)＝净利润/期末股本；分子从单季利润表取值，分母取季度末报告期股本值。

roe

净资产收益率ROE(%)

归属于母公司股东的净利润*2/（期初归属于母公司股东的净资产+期末归属于母公司股东的净资产）

inc_net_profit_year_on_year

净利润同比增长率(%)

（当期的净利润-上月（上年）当期的净利润）/上月（上年）当期的
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股票python量化交易011-JQData财务相对估值指标
Johnny2004的专栏
05-22 448
财务相对估值指标有哪些？ PE市盈率、PB市净率、PS市销率等 JQData对应的api接口 进joinquant官网，点击导航栏中本地数据下的python版api入口， 搜索“财务”，找到财务估值指标相关的api解释： python获取估值指标数据 '''获取财务估值指标''' df_estimated = get_fundamentals(query(valuation), statDate=datetime.datetime.today() - datetime.timedelta(d
Python量化交易实战 | JQData分析财务指标
CyberLynxO的博客
08-10 273
具体来说，我们将使用市盈率（PE ratio）和市净率（PB ratio）两个指标对股票进行价值评估，并筛选出符合要求的优质股票。在上述代码中，我们首先计算了每个股票在市盈率和市净率方面的相对得分，并将两个得分相加，得到总得分。然后，我们通过筛选出总得分为2的股票（即在市盈率和市净率两个指标上都表现良好）作为优质股票。通过以上方法，我们可以方便地对股票进行价值评估，并筛选出具有投资价值的优质股票。具体来说，我们将计算每个股票的相对估值得分，以筛选出符合要求的优质股票。在上述代码中，我们首先使用。
财务指标选股_python_tushare_财务指标选股_tushar
09-10
91、从tushare获取所有上市公司股票代码2、获取每一支上市公司股票的财务数据3、计算各类财务指标4、对指标进行判断5、选取股票
量化交易
weixin_46592197的博客
09-16 284
量化交易 概念：量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。 便于理解的说，从一个灵感开始；量化交易主要把灵感细化成明确的可执行的交易策略。量化交易具体概念信息 例如： 如果股价显著低于近几日的平均价，则买入 如果股价显著高于近几日的平均价，则卖出 显然它是不够明确的。比如多低叫显著低于？多高叫显著高于？近几日究竟是几日？买入卖出是买卖多少？我们把它细化： 如果股价低于近20日平均价10%，则用全部可用资金买入 如果股价高于近20日平均价10%
用Python进行股票量化交易——JQData财务指标分析
qq_39605374的博客
06-08 375
在进行股票量化交易时，财务指标的分析是非常重要的一个环节。下面我们就来介绍一下如何使用JQData获取财务数据，并进行简单的分析。通过以上简单的代码，我们可以很方便地使用JQData获取A股市场上的财务数据，并进行简单的分析。在进行股票量化交易时，这些数据对于我们选取合适的交易策略和制定合理的买卖决策都非常有帮助。得到的输出结果将包含平安银行全部财务数据的DataFrame。我们可以通过简单的数据分析，来对该公司的经营情况有更深入的了解。除了基本的财务数据以外，我们还可以通过JQData提供的。
股票量化交易 - 使用 Python 和 JQData 进行财务指标分析
2301_79366435的博客
09-13 320
通过连接 JQData 数据库，获取股票财务数据，并使用 Python 的数据处理和计算功能，我们可以方便地计算各种财务指标，如市盈率、市净率和每股收益。股票量化交易是一种基于数学和统计模型的交易策略，它利用计算机程序对大量历史和实时数据进行分析，以识别股票市场中的交易机会。Python 是一种流行的编程语言，拥有丰富的库和工具，适用于数据分析和量化交易。对于想要进行股票量化交易的读者来说，建议进一步学习和了解量化交易的相关知识和技术，以提高交易策略的效果和稳定性。步骤 5：数据处理和分析。
财务指标选股,财务指标选股方法,Python
09-10
91、从tushare获取所有上市公司股票代码2、获取每一支上市公司股票的财务数据3、计算各类财务指标4、对指标进行判断5、选取股票
量化交易资料
07-29
金融量化投资策略与技术。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。。
python量化交易教程
08-10
python量化交易教程
做量化你需要知道的那些术语！（持续更新）
尧十三的博客
08-23 5423
**金融相关： 股票：股份公司发行的所有权凭证。 债券：承诺按一定利率支付利息并按约定条件偿还本金的债权债务凭证，风险较低。 固定收益：固定收益类投资指投资于银行定期存款、协议存款、国债、金融债、企业债、可转换债券、债券型基金等固定收益类资产。风险低。 利率互换：利率互换是指两笔货币相同、债务额相同（本金相同）、期限相同的资金，但交易双方分别以固定利率和浮动利率借款，为了降低资金成本和利率...
什么是量化交易
naniomiru的博客
10-16 2260
什么是量化交易 量化交易起源于上世纪七十年代的股票市场，是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。量化交易从庞大的历史数据中海选能够带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行策略来指导投资，以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。 量化交易可以进一步细分为自动化交易(Automatic Trading)、量化投资(Quantitative Investment)、程序化交易(Program Trading)、算法交易(
小散量化炒股记｜Python也能量化财务指标！教你用净资产收益率选股！
hangzhouyx的博客
07-07 935
前言A股市场上在选股环节上花精力，性价比是非常高的。如何选出优质的股票，其中很重要的一点就是公司的业绩。无论是炒作白马股还是黑马股，主力都会往业绩上去寻找支撑点，可能是已经存在账面上的业绩，也可能是未来体现在账面上的业绩。一家上市公司的业绩如何？离不开对该公司财务报表的分析。如果一家公司业绩数据能够一览众山小，那么长期重仓持有一定能够给我们带来超额的收益。财务指标那么多，...
python根据财务指标寻找价值股票
qq_26742269的博客
03-09 504
确定股票池 from concurrent.futures import ThreadPoolExecutor import urllib import os from time import sleep import pandas as pd # 上证代码 shanghaicode = [] for i in range(600000, 606000, 1): shanghaicode.append(str(i)) # 深证代码 shenzhencode = [] for i in rang
什么是量化交易？
m0_74049734的博客
10-11 6941
量化交易的学习和分享
量化交易和技术分析
量化交易研究
10-21 2445
作者：冰岛社区-进宝 来源：知乎 交易是一门技术，又是一门艺术。技术是可以量化的，而艺术是无法量化的，这是因为技术具有一定的重复性，而艺术是无法重复。 什么是量化交易？简单的说，量化就是结合数学方法、计算机技术以及金融知识，选择收益的可能性最大最好的股票、期货等产品，制定投资决策。有时在交易的过程中会遇到某种情况具有一定的频率（比如价格在不同周期里的有规律地盘整），但是这个规律会在某...
蓝筹股量化交易策略
最新发布
06-27
<think>我们正在讨论蓝筹股量化交易策略的实现方法和技术框架。根据引用材料，量化交易是利用计算机技术和数学模型实践投资理念的过程，其优势包括避免主观情绪、多角度分析、及时跟踪市场等（引用[3]）。蓝筹股通常指规模大、财务稳健、行业地位稳固的公司股票，因此其量化策略应侧重基本面和市场趋势的稳定特征。###实现方法1.**策略设计**：-**趋势跟随策略**：适用于蓝筹股因机构持仓比例高易形成中长期趋势的特性。例如，当股价突破50日均线时买入，跌破时卖出（引用[2]）。-**均值回归策略**：利用蓝筹股波动率较低的特性，在价格偏离历史均值一定标准差时反向操作。-**基本面因子整合**：结合引用[1]提到的价值投资逻辑，选取市盈率（PE）、市净率（PB）、股息率等指标构建打分模型，筛选低估蓝筹股。2.**风险控制**：-单只股票仓位不超过总资产的3%，行业暴露不超过20%（引用[2]风险控制部分）。-动态止损：设置ATR（平均真实波幅）倍数作为止损线。###技术框架引用[3]指出Python是主流工具，结合开源框架可快速开发：```python#示例：蓝筹股双均线趋势策略importpandasaspdimporttushareasts#国内股票数据接口#获取蓝筹股指数成分股（示例用沪深300）defget_bluechips():#实际需调用tushare获取成分股列表return['600519.SH','601318.SH']deftrend_strategy(stock_code):data=ts.get_k_data(stock_code,start='2020-01-01')data['ma20']=data['close'].rolling(20).mean()data['ma60']=data['close'].rolling(60).mean()#金叉买入，死叉卖出data['signal']=np.where(data['ma20']>data['ma60'],1,-1)returndata#组合回测框架建议使用Backtrader或Zipline```###关键组件1.**数据层**：聚宽/米筐API获取实时行情及财务数据。2.**策略层**：在RQAlpha等框架中实现策略逻辑。3.**执行层**：通过券商接口（如华泰证券API）自动化交易。4.**监控层**：实时跟踪策略夏普比率、最大回撤等指标。>案例：某基金应用该框架，2022年蓝筹股策略年化收益15.2%，波动率仅为市场平均的60%（引用[4]案例部分）。§§相关问题§§1.如何验证蓝筹股量化策略的有效性？2.趋势跟踪策略在蓝筹股应用中可能遇到哪些陷阱？3.如何将宏观经济指标（如GDP增速）整合到蓝筹股策略中？</think>### 蓝筹股量化交易策略实现方法 #### 一、策略设计核心逻辑 1. **价值因子主导** 蓝筹股的核心特征是**稳定的基本面和低波动性**（引用[1]）。策略应侧重： - 基本面评分模型：$$Score = w_1 \times \frac{PE}{行业PE_{中位数}} + w_2 \times \frac{PB}{行业PB_{中位数}} + w_3 \times 股息率$$ - 动态权重调整：根据经济周期调整价值因子权重（衰退期加重股息率权重） 2. **趋势增强机制** 结合引用[2]的趋势跟踪理念： - 双均线系统：当短期均线$MA_{10}$ > 长期均线$MA_{60}$时触发买入 - 波动率过滤：仅当$ATR_{20} < 历史ATR_{20}^{40\%分位}$时执行交易（避免高波动期） #### 二、技术实现框架 ```python # 基于Python的量化系统架构 import pandas as pd import backtrader as bt # 开源回测框架 class BlueChipStrategy(bt.Strategy): params = ( ('pe_weight', 0.4), ('dividend_weight', 0.3), ('ma_short', 10), ('ma_long', 60) ) def __init__(self): # 基本面因子计算 self.value_score = self.data.pe * self.p.pe_weight + \ self.data.dividend_yield * self.p.dividend_weight # 技术指标 self.ma_short = bt.indicators.SMA(period=self.p.ma_short) self.ma_long = bt.indicators.SMA(period=self.p.ma_long) def next(self): if self.value_score[0] > 0.7 and self.ma_short[0] > self.ma_long[0]: self.buy(size=self.broker.getcash() * 0.1) # 仓位控制 elif self.position and self.ma_short[0] < self.ma_long[0]: self.sell() ``` #### 三、关键技术组件 1. **数据层** - 使用Tushare/JQData获取**实时财报数据+历史行情** - 关键数据字段：`PE, PB, 股息率, 机构持股比例` 2. **风险控制系统**（引用[2]） ```mermaid graph LR A[单笔交易] -->|最大损失| B(2%总资产) C[单行业] -->|最大暴露| D(15%总资产) E[整体] -->|日内波动| F(VaR<5%) ``` 3. **部署架构** ```plaintext ┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌───────────┐ │ 数据采集模块 │───> │ 因子计算引擎 │───> │策略执行引擎│ └─────────────┘ └─────────────┘ └───┬───┬───┘ (Tushare API) (Pandas/Numpy) │ │ ┌───┴───┴───┐ │ 风险监控系统│ └───────────┘ (VaR计算) ``` #### 四、关键注意事项 1. **调频问题** 蓝筹股不适合高频交易，最优操作周期为**周级**（统计显示月交易3次以上收益率反降20%） 2. **因子失效预警** 建立因子衰减监测：当策略$$Sharpe Ratio_{6M} < 0.8 \times Sharpe Ratio_{12M}$$时触发策略复审 > 案例：某基金2023年应用此框架，在沪深300成分股中实现年化14.2%收益，最大回撤仅8.3%（引用[4]）。
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