ptrade量化策略之沪深300指数增强

本策略的核心是在沪深300股票池中选股，选择的股票都是市值比较大，业绩比较好的白马股，根据市场相对位置以及基本面因子来选择股票，每月调仓一次，总的手续费低，策略的容量比较大，比较适合资金量大的稳健投资者和上班族。

回测数据(2020.1.1-2025.7.10)如下：

*回测数据只作测试用，不代表未来实际收益

1、策略初始化配置

定义了持股数、股票池、市场位置、调仓函数等

g.buy_stock_count = 5 # 持股数
g.check_out_lists = [] # 股票池
g.market_temperature = "mid" # 市场位置
g.month = 0 # 记录月份
# 调仓函数
run_daily(context, my_trade, time='9:45')

2、盘前处理

（1）计算市场位置

市场位置监控，获取沪深300指数过去220个交易日的收盘价，计算市场的相对位置，如果在0.2以下就是底部区域，0.9以上就是顶部区域，最近60日最高涨幅超过20%就是相对温和上涨位置。

def Market_temperature(context):
    index300 = get_history(220, frequency="1d", field="close", security_list="000300.SS").close.tolist()
    market_height = (np.mean(index300[-5:]) - np.min(index300)) / (np.max(index300) - np.min(index300))
    if market_height < 0.20:
        g.market_temperature = "low"

    elif market_height > 0.90:
        g.market_temperature = "high"

    elif np.max(index300[-60:]) / np.min(index300) > 1.20:
        g.market_temperature = "mid" 

（2）过滤科创北交、ST、停牌、当日涨停股票

all_stocks = get_index_stocks("000300.SS")
    list = []
    check_out_lists = []

    final_list = filter_st_status(all_stocks)
    final_list = filter_halt_status(final_list)
    final_list = filter_deli_status(final_list)

    for stock in final_list:
        info = get_stock_info(stock)
        if not (('ST' in info[stock]["stock_name"]) or
            ('*' in info[stock]["stock