数据分析--均值回归策略(选股)
均值回归理论
均值回归:“跌下去的迟早要涨上来” , 选股用, 不适合做择时,因为不知道什么时候是偏离最低
均值回归的理论基于以下观测:价格的波动一般会以它的均线为中心。也就是说,
当标的价格由于波动而偏离移动均线时,它将调整并重新归于均线。
定义偏离程度:(MA-P)/MA ---MA均线,P价格
均值回归策略:在每个调仓日进行
计算股票池中所有股票的N日均线
计算股票池中所有股票与均线的偏离度
选取偏离度最高的M只股票并调仓,比如某只股票前几年波动较小,突然出现波动很大的情况,就有持有的价值
from jqdata import *def initialize(context):set_benchmark('000300.XSHG')set_option('use_real_price', True)set_order_cost(OrderCost(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type='stock')g.security = get_index_stocks('000300.XSHG')g.ma_days = 30 # 均值回归理论选30天为基准g.stock_num = 10 # 持仓10支股票 run_monthly(handle, 1) def handle(context):sr = pd.Series(index=g.security)for stock in sr.index:# 计算偏离程度ma = attribute_history(stock, g.ma_days)['close'].mean()p = get_current_data()[stock].day_openratio = (ma - p)/masr[stock] = ratioto_hold = sr.nlargest(g.stock_num).index # 选好的股票for stock in context.portfolio.positions:if stock not in to_hold:order_target(stock, 0)to_buy = [stock for stock in to_hold if stock not in context.portfolio.positions]if len(to_buy) > 0:cash_per_stock = context.portfolio.available_cash / len(to_buy)for stock in to_buy:order_value(stock, cash_per_stock)
均值回归策略选股
转载于:https://www.cnblogs.com/staff/p/10960674.html
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聚宽 聚宽是一个做金融量化的网站,https://www.joinquant.com,登录注册,如果你写的文章.策略被别人采纳,增加积分,积分用于免费的回测时长.在我的策略,进入策略列表,里面有做好的 ...
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