量化选股：原理与实战指南（一）

小高要坚强

已于 2024-10-14 13:46:09 修改

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分类专栏： Python之量化交易文章标签：人工智能大数据金融量化投资

于 2024-10-13 11:01:43 首次发布

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🍎本文内容：量化选股：原理与实战指南（一）
🌸作者“三要”格言：要坚强、要努力、要学习

引言

量化选股是一种基于量化模型和数据分析的股票筛选方式，目的是在大量的股票中筛选出具有较高投资价值的股票组合，从而实现超越市场基准收益率的目标。在现代金融市场中，量化选股已经成为许多基金经理和投资者的重要工具。本文将详细介绍量化选股的核心概念、选股因子，以及通过Python代码示例展示如何进行量化选股。

一、量化选股的基本概念

量化选股的核心思想是通过数量化的模型和指标来评估股票的投资价值，并根据这些指标来进行筛选。通常情况下，量化选股可以分为两大类：基本面选股和技术面选股。

基本面选股：基于公司财务报表中的关键指标，例如收入、利润、资产负债等，来评估公司的实际价值。常见的因子包括成长类因子、规模类因子、价值类因子和质量类因子。
技术面选股：通过对历史价格、交易量等市场行为数据的分析来决定买卖时机，主要关注趋势、波动率等技术指标。

1. 基本面选股因子

基本面选股因子是衡量公司经营状况的关键指标，主要用于评估公司的增长潜力、规模、价值和盈利质量。以下是一些常用的基本面因子：

成长类因子：评估企业的成长性，例如营业收入同比增长率、净利润同比增长率等。
规模类因子：如总市值和流通市值，评估公司的规模大小。
价值类因子：如市盈率（P/E）、市净率（P/B），评估公司的相对价值。
质量类因子：如毛利率、净利率等，用于衡量公司的盈利质量。

接下来，我们将通过几个代码示例展示如何基于这些因子进行选股。

二、成长类因子选股

1. 营业收入同比增长率

营业收入同比增长率是衡量企业当前营业收入相较于上一年度同一时期增长的百分比，反映企业在一段时间内的收入增长能力。公式如下：

代码示例：筛选出营业收入同比增长率大于800%的股票

from jqdatasdk import *  # 引入聚宽数据SDK

auth('your_username', 'your_password')  # 用户认证

# 查询营业收入同比增长率大于800%的股票
q = query(indicator).filter(indicator.inc_revenue_year_on_year > 800)
df = get_fundamentals(q)

# 输出符合条件的股票代码
print(df['code'])

2. 营业收入环比增长率

营业收入环比增长率衡量的是企业某一时期相对于上一时期的营业收入变化情况，通常用于观察企业季度或月度的短期增长情况。其计算公式为：

营业收入环比增长率=((本期营业收入-上期营业收入)/上期营业收入)×100%

代码示例：筛选出营业收入环比增长率大于800%的股票

# 查询营业收入环比增长率大于800%的股票
q = query(indicator).filter(indicator.inc_revenue_annual > 800)
df = get_fundamentals(q)

# 输出符合条件的股票代码
print(df['code'])

3. 净利润同比增长率

净利润同比增长率是衡量企业当期净利润相较于上一年度同一时期增长的百分比，反映企业盈利能力的变化情况。其计算公式为：

代码示例：筛选出净利润同比增长率大于800%的股票

# 查询净利润同比增长率大于800%的股票
q = query(indicator).filter(indicator.inc_net_profit_year_on_year > 800)
df = get_fundamentals(q)

# 输出符合条件的股票代码
print(df['code'])

三、规模类因子选股

规模类因子用于衡量企业的市值或股本规模，常用的因子包括总市值和流通市值。

1. 总市值

总市值是指在某特定时间内，企业已发行的所有普通股股份数乘以当时的股价所得的股票总价值。其计算方式为：

代码示例：筛选出总市值大于15000亿元的股票

# 查询总市值大于15000亿元的股票
q = query(valuation).filter(valuation.market_cap > 15000)
df = get_fundamentals(q)

# 输出符合条件的股票代码
print(df['code'])

2. 流通市值

流通市值是指上市公司可供交易的流通股股票总数乘以当时市场价格所得的市值，通常用来衡量市场上的实际流通资本规模。

代码示例：筛选出流通市值大于15000亿元的股票

# 查询流通市值大于15000亿元的股票
q = query(valuation).filter(valuation.circulating_market_cap > 15000)
df = get_fundamentals(q)

# 输出符合条件的股票代码
print(df['code'])

四、综合分析与实战应用

量化选股的关键在于合理选择适合的因子组合，不同因子能够反映公司不同方面的表现。例如，在投资成长型股票时，成长类因子如营业收入增长率和净利润增长率就显得尤为重要。而对于稳健型投资者，可能会更关注公司的规模和盈利能力，因此规模类因子和质量类因子也需要重点考量。

在实际操作中，量化选股通常还会结合技术分析，例如利用技术面指标确定买入或卖出的时机。此外，还可以通过机器学习和深度学习模型进一步优化选股策略。

五、结论与展望

量化选股通过量化模型筛选出优质股票组合，在现代金融市场中具有广泛应用。未来，随着大数据和人工智能技术的不断进步，量化选股模型将更加精准和智能化。对于投资者而言，深入理解量化选股的原理并掌握相关工具的使用，将有助于提升投资决策的科学性和有效性。

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