Hikyuu-PF-银行股轮动交易策略实现

2024-05-09 03:20

本文主要是介绍Hikyuu-PF-银行股轮动交易策略实现,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!

今天,带来的是“如何使用 Hikyuu 中的投资组合来实现银行股轮动交易策略”。

这个策略的逻辑很简单:持续持有两支市净率最低银行股,然后每月换仓

定义回测周期与回测标的

同样,首先定义回测周期:

# 定义回测日期  
start_date = Datetime(20200101)
end_date = None
query = Query(start_date, end_date)

圈定我们的测试范围:

# 获取指数板块沪深300银行成分股
stks = [s for s in sm.get_block("指数板块", "300银行")]

实现按时间截面的排序

接下来,我们需要一个评分板,也就是在时间截面上(每一天)来判断“市净率的高低”:

# 选择用于判断的指标,我们直接从 default hub 中获取,如果没更新过,记得 update_hub("default")
市净率 = get_part("default.ind.市净率")# 直接使用多因子的评分板
# 这里 MF 在只有一个因子的情况下,将直接使用因子值本身进行排序
# 目前 Hikyuu 没有未来函数判断,在单因子的情况下,建议养成习惯右移一位,防止出现未来函数
my_mf = MF_EqualWeight([REF(市净率, 1)], stks, query)

我们先来看一下 mf 的输出是什么,理解 mf 的用途。如下图所示,获取 2024年5月7日的时间截面排序,返回的是一个按因子值降序的股票评分列表:
在这里插入图片描述

实现选股算法

已经完成了时间截面排序,接下来,我们需要定义一个选股策略,依据时间截面排序,每天选出两支市净率最低的股票

# 先建立一个股票到实际运行的系统策略的映射
def calculate(self):self.stk_sys_dict = dict([(s.get_stock(), s)for s in self.real_sys_list])# 实现选股策略中每日选取的系统
@hku_catch(ret=ScoreRecordList(), trace=True)
def get_selected(self, date):scores = self.mf.get_scores(date)if len(scores) < 2:return []# 利用之前的映射,返回最后的两个系统策略,也就是市盈率最低的两支return [SystemWeight(self.stk_sys_dict[scores[-1].stock], scores[-1].value),SystemWeight(self.stk_sys_dict[scores[-2].stock], scores[-2].value)]# 通过快速创建函数 crtSE 来创建一个选股策略示例
my_se = crtSE(calculate, get_selected=get_selected)# 别忘了将之前创建的 my_mf 赋值给 my_se, 作为 my_se 的属性,以便在前面定义的 get_selected 中可以调用
my_se.mf = my_mf

还没完,SE 其实是一个系统策略(择时系统)选择算法,我们还要对每一标的创建相应的 SYS 示例,并加入 SE 中:

# 直接使用 PF 调整时刻作为买入信号
my_sg = SG_Cycle()# 全仓买入,实际的资金由 AF 分配
my_mm = MM_Nothing() # 创建系统实例
my_sys = SYS_Simple(tm=crtTM(start_date), sg=my_sg, mm=my_mm)# 默认的 SYS 是第二天开盘买入,这里改为当天以收盘价买入,使用第二天开盘买入,也没有什么问题
my_sys.set_param("buy_delay", False) # 将之前确定的标的,和系统实例(作为原型系统)加入到 SE 中
my_se.add_stock_list(stks, my_sys)

实现投资组合

现在,我们来创建实际的投资组合

# 创建一个等权重的资金分配算法
my_af = AF_EqualWeight()# 创建一个用于测试的初始账户,可以自行根据需要指定成本算法
my_tm = crtTM(start_date, init_cash=100000)  # , cost_func=TC_FixedA2017())# 现在创建投资组合实例
pf = PF_Simple(tm=my_tm, af=my_af, se=my_se)

OK,现在让我们来执行它,并看看成果:

# 每 20 个交易日进行调仓
pf.run(query, adjust_cycle=20)# 绘制系统绩效
pf.performance()

在这里插入图片描述

查看交易详情

# 将详细的交易记录保存到当前目录
my_tm.tocsv(".")

在这里插入图片描述

完整实例代码下载,请参见星球:
在这里插入图片描述

这篇关于Hikyuu-PF-银行股轮动交易策略实现的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/972246

相关文章

C++中unordered_set哈希集合的实现

《C++中unordered_set哈希集合的实现》std::unordered_set是C++标准库中的无序关联容器,基于哈希表实现,具有元素唯一性和无序性特点,本文就来详细的介绍一下unorder... 目录一、概述二、头文件与命名空间三、常用方法与示例1. 构造与析构2. 迭代器与遍历3. 容量相关4

C++中悬垂引用(Dangling Reference) 的实现

《C++中悬垂引用(DanglingReference)的实现》C++中的悬垂引用指引用绑定的对象被销毁后引用仍存在的情况,会导致访问无效内存,下面就来详细的介绍一下产生的原因以及如何避免,感兴趣... 目录悬垂引用的产生原因1. 引用绑定到局部变量,变量超出作用域后销毁2. 引用绑定到动态分配的对象,对象

SpringBoot基于注解实现数据库字段回填的完整方案

《SpringBoot基于注解实现数据库字段回填的完整方案》这篇文章主要为大家详细介绍了SpringBoot如何基于注解实现数据库字段回填的相关方法,文中的示例代码讲解详细,感兴趣的小伙伴可以了解... 目录数据库表pom.XMLRelationFieldRelationFieldMapping基础的一些代

Java HashMap的底层实现原理深度解析

《JavaHashMap的底层实现原理深度解析》HashMap基于数组+链表+红黑树结构,通过哈希算法和扩容机制优化性能,负载因子与树化阈值平衡效率,是Java开发必备的高效数据结构,本文给大家介绍... 目录一、概述:HashMap的宏观结构二、核心数据结构解析1. 数组(桶数组)2. 链表节点(Node

Java AOP面向切面编程的概念和实现方式

《JavaAOP面向切面编程的概念和实现方式》AOP是面向切面编程,通过动态代理将横切关注点(如日志、事务)与核心业务逻辑分离,提升代码复用性和可维护性,本文给大家介绍JavaAOP面向切面编程的概... 目录一、AOP 是什么?二、AOP 的核心概念与实现方式核心概念实现方式三、Spring AOP 的关

Python实现字典转字符串的五种方法

《Python实现字典转字符串的五种方法》本文介绍了在Python中如何将字典数据结构转换为字符串格式的多种方法,首先可以通过内置的str()函数进行简单转换;其次利用ison.dumps()函数能够... 目录1、使用json模块的dumps方法:2、使用str方法:3、使用循环和字符串拼接:4、使用字符

Linux下利用select实现串口数据读取过程

《Linux下利用select实现串口数据读取过程》文章介绍Linux中使用select、poll或epoll实现串口数据读取,通过I/O多路复用机制在数据到达时触发读取,避免持续轮询,示例代码展示设... 目录示例代码(使用select实现)代码解释总结在 linux 系统里,我们可以借助 select、

Linux挂载linux/Windows共享目录实现方式

《Linux挂载linux/Windows共享目录实现方式》:本文主要介绍Linux挂载linux/Windows共享目录实现方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助,如有错误或未考虑完全的地... 目录文件共享协议linux环境作为服务端(NFS)在服务器端安装 NFS创建要共享的目录修改 NFS 配

前端缓存策略的自解方案全解析

《前端缓存策略的自解方案全解析》缓存从来都是前端的一个痛点,很多前端搞不清楚缓存到底是何物,:本文主要介绍前端缓存的自解方案,文中通过代码介绍的非常详细,需要的朋友可以参考下... 目录一、为什么“清缓存”成了技术圈的梗二、先给缓存“把个脉”:浏览器到底缓存了谁?三、设计思路:把“发版”做成“自愈”四、代码

通过React实现页面的无限滚动效果

《通过React实现页面的无限滚动效果》今天我们来聊聊无限滚动这个现代Web开发中不可或缺的技术,无论你是刷微博、逛知乎还是看脚本,无限滚动都已经渗透到我们日常的浏览体验中,那么,如何优雅地实现它呢?... 目录1. 早期的解决方案2. 交叉观察者:IntersectionObserver2.1 Inter