【python股票量化_21股市精华帖_策略4篇】【代码分享】事件驱动策略初探:基于龙虎榜及机构席位数据的事件策略
事件驱动策略初探:龙虎榜的机构席位溢价
策略来源:
20200120-长江证券-市场观察系列(一):龙虎榜的机构席位溢价
研报我放到文末让大家下载
事件策略:
主要是以下4个策略
数据获取来源
Tushare和雪球网,大伙把数据趴下来应该都没问题,我人工随机对比过这俩网站的十几组数据,都相同,应该可以保证大部分数据是正确的。
事件收益分析
研报中只统计了2019年的龙虎榜数据收益情况,我统计了2007年到2020年的数据,相同持仓周期3/5/7天的收益率并没有研报这么好,基本上每笔交易平均收益率是0.4%。
信号代码
# 第一个策略:机构买入且涨停,固定持有5天
df.loc[(df["龙虎榜机构卖出"] == False) & (df["龙虎榜机构买入"] == True) & (df["收盘价"] == df["涨停价"]), "signal"] = 1
df.loc[df["signal"].shift(5) == 1, "signal"] = 0# 第二个策略:机构卖出且涨停,固定持有7天
df.loc[(df["龙虎榜机构买入"] == False) & (df["龙虎榜机构卖出"] == True) & (df["收盘价"] == df["涨停价"]), "signal"] = 1
df.loc[df["signal"].shift(7) == 1, "signal"] = 0# 第三个策略:机构同时上买入卖出榜,且日换手率达到20%以上,固定持有7天
df["流通股本"] = df["流通市值"] / df["收盘价"]
df.loc[(df["龙虎榜机构卖出"] == True) & (df["龙虎榜机构买入"] == True) & (df["成交量"] / df["流通股本"] > 0.2), "signal"] = 1
df.loc[df["signal"].shift(7) == 1, "signal"] = 0# 第四个策略:机构买入且价格振幅达到15%以上,固定持有7天
df.loc[(df["龙虎榜机构买入"] == True) & ((df["最高价"] / df["最低价"] - 1) > 0.15), "signal"] = 1
df.loc[df["signal"].shift(7) == 1, "signal"] = 0
回测结果:
事件驱动的回测框架我按照第三种方案实现了下,回测得到以下结果。
起始资金100万,最大持仓10只股票。
更新了资金曲线图,在计算资金曲线的代码中找到了一个BUG,难怪以前收益这么好
希望能找到更加爆炸的事件策略。欢迎大家讨论!
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