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datayes2015
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互联网+量化投资 大数据指数手把手

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  •   datayes2015 · 2015-07-17 17:42:24 +08:00 · 3504 次点击
    这是一个创建于 3418 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
    从公司基本面、市场驱动指标、市场情绪等多维度验证拥有“天时、地利、人和”的大牛股,让每个人都能生产符合自己投资理念的大数据指数。实现中参考了水星社区中的牛人@吴宇笛的因子计分卡策略。

    本策略的参数如下:

    起始日期: 2013年1月1日

    结束日期: 2015年4月8日

    股票池: 上证50

    业绩基准: 上证50

    起始资金: 100000元

    调仓周期: 1个月

    使用的因子如下图:

    image

    策略参数获取:

    十日移动均线(MA10) 60日移动均线(MA60) 资产回报率(ROA) 市盈率(PE) 对数市值(LCAP) 波幅中位数(DHILO) 净利润/营业总收入(NPToTOR) 产权比率(DebtEquityRatio) 营业利润同比增长(OperatingProfitGrowRate) 总资产同比增长(TotalAssetGrowRate) 均可以通过DataAPI.MktStockFactorsDateRangeGet获得

    市场新闻热度指标可以通过DataAPI.NewsHeatIndexGet获得

    市场情绪指标可以通过DataAPI.NewsSentimentIndexGet获得;与新闻热度指标一样,都是DataYes利用大数据分析从海量关联新闻中提取出来的

    调仓策略

    (1) 对每只股票获取之前的120个交易日的收盘价,计算20日累计收益,共得到100个收益率数据

    (2) 获取该股票同期的100个交易日的基本面、市场驱动指标和市场热度、情绪指标,分别计算均值、标准差,并进行中心化

    (3) 以该股票20日累计收益率为因变量,基本面、市场驱动指标和市场热度、情绪指标为自变量进行弹性网 ( ElasticNet ) 回归

    (4) 获取该股票前一日的基本面、市场驱动指标和市场热度、情绪指标

    (5) 对该股票前一日的基本面、市场驱动指标和市场热度、情绪指标,依据前100个交易日的均值和标准差,置相对大小为 (前一日值 - 均值)/ 标准差 并四舍五入,作为在该项因子上的得分

    (6) 根据之前计算出的权重对这些得分进行加总,得到该股票的得分,并以此为指数进行股票筛选

    (7) 根据指数得分排序,选取总分最高的前五支股票作为买入列表

    (8) 根据买入列表调仓

    代码和截图 详见 https://uqer.io/community/share/55263359f9f06c8f3390457b
    1 条回复    2015-07-18 07:48:45 +08:00
    geeklian
        1
    geeklian  
       2015-07-18 07:48:45 +08:00 via iPhone
    LZ公司的产品,是不是只能在那个在线编辑器里面测试...

    也贼难用了
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