互联网+量化投资 大数据指数手把手

[datayes2015]

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：

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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

[geeklian]

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