Python 按平均持仓市值调仓

# 按平均持仓市值调仓
def for_balance(context,bar_dict):
   #mvalues = context.portfolio.market_value
   #avalues = context.portfolio.portfolio_value
   #per = mvalues / avalues
   hlist = []
   for stock in context.portfolio.positions:
      #获取股票及对应持仓市值 
      hlist.append([stock,bar_dict[stock].last *context.portfolio.positions[stock].quantity])
   
    ifhlist:
       #按持仓市值由大到小排序
       hlist =sorted(hlist,key=lambda x:x[1], reverse=True)
       temp = 0
       for li in hlist:
          #计算持仓总市值
          temp += li[1]
       for li in hlist:
          #平均各股持仓市值
          if bar_dict[li[0]].is_trading:
             order_target_value(li[0], temp/len(hlist))
   return
<think>我们正在处理关于ptrade平台小市值策略的查询。根据用户要求,我们需要参考提供的引用资料并生成相关问题。首先,从引用资料中提取相关信息:-引用[1]和[2]讨论了BP(市净率)因子策略,其中提到市值中性化处理后的BP因子策略表现更好。-引用[3]提到ptrade策略的基本结构:设置股票池(set_universe)和实现handle_data函数。用户询问的是小市值策略,即基于市值小的股票构建的策略。在引用[2]中提到了市值中性化处理,这通常是为了消除市值对因子收益的影响。虽然引用中没有直接给出小市值策略的实现,但我们可以结合ptrade平台的基本策略框架和因子投资的知识来构建。小市值策略的核心逻辑:选择市值小的股票构建投资组合。通常步骤包括:1.设置股票池(例如全市场股票或某个指数成分股)。2.计算每只股票市值(总市值或流通市值)。3.选择市值最小的前N只股票(或一定百分比)作为投资组合。4.定期(如每月)。在ptrade平台上实现小市值策略的步骤(参考引用[3]):-使用`set_universe`设置初始股票池。-在`handle_data`函数中,每个日:a.获取当前股票池中所有股票市值。b.按市值从小到大排序。c.选取市值最小的前K只股票。d.持仓至这些股票。注意:需要处理交易细节,如停牌、涨跌停限制等(实际策略中需要考虑)。根据引用资料,我们还注意到市值中性化处理(引用[2])可以用于其他因子策略(如BP因子),但小市值策略本身是直接基于市值的,所以可能不需要中性化处理(因为策略本身就是暴露在市值因子上的)。生成相关问题:1.小市值策略在ptrade平台上的具体代码实现是怎样的?2.小市值策略有哪些风险?如何优化?3.小市值策略与市值中性化处理有什么关系?4.在ptrade平台上回测小市值策略需要注意什么?现在,我们根据以上思路组织回答。</think>### Ptrade小市值策略实现方法 在Ptrade平台上实现小市值策略的核心逻辑是:**选择市值最小的股票构建投资组合**。以下是关键实现步骤(基于引用资料[^3]): 1. **设置股票池** 使用`set_universe()`函数定义可操作股票范围,通常选择全市场或特定板块: ```python set_universe('000300.SH') # 沪深300成分股 ``` 2. **市值计算与筛选** 在`handle_data()`中实现市值筛选逻辑: ```python def handle_data(data): # 获取所有股票市值 market_cap = data.market_cap() # 筛选最小市值前10%的股票 sorted_cap = market_cap.sort_values(ascending=True) selected = sorted_cap.head(int(len(sorted_cap)*0.1)).index ``` 3. **组合构建与** 定期买入最小市值股票组合(引用[^1]逻辑): ```python # 每月(引用[^1]方法) if data.trading_day().day == 1: # 清非目标股票 for stock in positions: if stock not in selected: order_target(stock, 0) # 等权重买入新标的 for stock in selected: order_target_percent(stock, 1/len(selected)) ``` 4. **风险控制** 建议结合引用[^2]的**市值中性化**思想,消除行业/市值偏差: ```python # 示例:行业市值中性化(需自定义函数) neutralized_cap = neutralize_by_industry(market_cap) ``` ### 关键注意事项 1. **市值指标选择** - 优先使用`流通市值`而非总市值(更反映实际交易量) - 需处理停牌/ST股:`data.is_st_stock()`, `data.is_suspended()` 2. **策略优化方向** - 结合引用[^2]:加入BP因子($BP=\frac{1}{PB}$)形成复合策略 - 参考最小回撤控制(引用[^2]提到10%最大回撤目标) - 避免流动性陷阱:设置最小成交额阈值 3. **回测要点** ```python # 启用滑点与手续费 set_slippage(FixedSlippage(0.01)) set_commission(Commission(0.0003, 5)) ``` > 小市值策略本质是**市值因子溢价**的捕捉,但需警惕: > - 流动性风险(小市值股易被操纵) > - 注册制下壳价值衰减 > - 极端行情中波动加剧($ \sigma_{small} > \sigma_{large} $)
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