python量化选股策略_牛刀小试-小市值选股策略-优快云博客

选股是每个炒股者都会经历的过程。可以通过资金选股系统了解资金流向，加强判断趋势；对个股评级，验证自己选择股票的优劣；善于利用工具可以更轻松地选股，同时也要多了解行业动态各方面的信息。

如何利用量化交易来选股，这里提供第一个量化交易的程序供学习参考:

select_sample:

initialize这个函数一定要定义，开始的时候执行一次,初始化条件

def initialize(context):

# 设置一个股票池，getStocks用来做选股函数

g.MAXOFPOOL =

# 代码块-2

handle_data这个函数也是必须定义的，每个交易时间间隔都要执行一次

def handle_data(context, data):

#注意公共变量要在调用函数之前定义

g.stocks =

getStocks(context)

设置所有可能要买的股票集

set_universe(g.stocks)

对刚才找到的所有沪深300成分股依次进行分析

for stock in

g.stocks:

# 显示所选的小盘股及对应名称，市值

queryCondition = query(

valuation.code, valuation.market_cap

).filter(

valuation.code ==

stock)

df = get_fundamentals(queryCondition,

context.current_dt.strftime("%Y-%m-%d"))

#输出获得的股票代码，股票名称和市值（单位：亿元）

log.info(df.code.values,get_security_info(stock).display_name,df.market_cap.values);

# 代码块-3

# 选股逻辑在此定义

def getStocks(context):

# 获取所有的股票

stocks =

get_all_securities(['stock'], context.current_dt)

stocksList =

list(stocks.index)

查询条件,按市值升序排列

queryCondition =

query(

valuation.code, valuation.market_cap

).filter(

valuation.code.in_(stocksList)

).order_by(

# 按市值降序排列

valuation.market_cap.asc()

).limit(

# 最多返回个数

g.MAXOFPOOL

)

df =

get_fundamentals(queryCondition,

context.current_dt.strftime("%Y-%m-%d"))

return

list(df.code)

以上程序中用到的函数和API，将在后续进行逐一的分析和学习。

使用2016年7月11号和2016年7月12号的数据进行回测，分别得到这两天市值最低的股票7月11号全股市最小市值股票列表如下:

['002805.XSHE'] 丰元股份 [ 9.8]

['300520.XSHE'] 科大国创 [ 14.65]

['300521.XSHE'] 爱司凯 [ 18.98]

['000995.XSHE'] *ST皇台 [ 21.57]

['600603.XSHG'] *ST兴业 [ 22.33]

['600306.XSHG'] *ST商城 [ 22.8]

['600793.XSHG'] ST宜纸 [ 23.43]

['002109.XSHE'] *ST兴化 [ 24.44]

['600539.XSHG'] 狮头股份 [ 24.56]

['600817.XSHG'] *ST宏盛 [ 24.75]

['300029.XSHE'] 天龙光电 [ 24.96]

['300372.XSHE'] *欣泰 [ 24.96]

['300046.XSHE'] 台基股份 [ 24.99]

['300268.XSHE'] 万福生科 [ 25.06]

['000691.XSHE'] ST亚太 [ 25.12]

['600228.XSHG'] 昌九生化 [ 25.99]

['300522.XSHE'] 世名科技 [ 26.07]

['600099.XSHG'] 林海股份 [ 26.49]

['000611.XSHE'] *ST天首 [ 26.55]

['300308.XSHE'] 中际装备 [ 26.7]

7月12号全股市最小市值股票列表如下:

['002803.XSHE']

吉宏股份 [ 10.64]

['002805.XSHE'] 丰元股份 [ 10.78]

['300520.XSHE'] 科大国创 [ 16.11]

['603069.XSHG'] 海汽集团 [ 17.38]

['300521.XSHE'] 爱司凯 [ 20.88]

['000995.XSHE'] *ST皇台 [ 21.4]

['300372.XSHE'] *欣泰 [ 22.47]

['600603.XSHG'] *ST兴业 [ 22.71]

['600306.XSHG'] *ST商城 [ 22.8]

['600793.XSHG'] ST宜纸 [ 22.8]

['002109.XSHE'] *ST兴化 [ 24.3]

['600539.XSHG'] 狮头股份 [ 24.56]

['600817.XSHG'] *ST宏盛 [ 24.75]

['300268.XSHE'] 万福生科 [ 24.79]

['300029.XSHE'] 天龙光电 [ 24.84]

['300046.XSHE'] 台基股份 [ 24.99]

['000691.XSHE'] ST亚太 [ 25.18]

['600228.XSHG'] 昌九生化 [ 25.99]

['600099.XSHG'] 林海股份 [ 26.36]

['300308.XSHE'] 中际装备 [ 26.7]

那么通过量化交易，可以自己测试自己的策略是否合理，可以模拟检查在之前的股市历史数据中能否获得盈利，比起市面上炒股软件的主流指标和选股方法，更加自由和精确，这也是量化交易的魅力之处吧，毕竟拿着别人提供的方法和指标去炒股，怎么能发现金矿呢？