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ETF策略之核心资产轮动(线性增加权重)
策略
作者: 水滴
```python # 风险及免责提示:该策略由聚宽用户在聚宽社区分享,仅供学习交流使用。 # 原文一般包含策略说明,如有疑问请到原文和作者交流讨论。 # 原文网址:https://www.joinquant.com/post/47888 # 标题:ETF策略之核心资产轮动(线性增加权重) # 作者:MarioC # 原回测条件:2014-01-01 到 2023-06-05, ¥100000, 每天 # 原文网址:https://www.joinquant.com/post/42673 # 标题:【回顾3】ETF策略之核心资产轮动 # 作者:wywy1995 import numpy as np import pandas as pd #初始化函数 def initialize(context): # 设定基准 set_benchmark('000300.XSHG') # 用真实价格交易 set_option('use_real_price', True) # 打开防未来函数 set_option("avoid_future_data", True) # 设置滑点 https://www.joinquant.com/view/community/detail/a31a822d1cfa7e83b1dda228d4562a70 set_slippage(FixedSlippage(0.000)) # 设置交易成本 set_order_cost(OrderCost(open_tax=0, close_tax=0, open_commission=0.0002, close_commission=0.0002, close_today_commission=0, min_commission=5), type='fund') # 过滤一定级别的日志 log.set_level('system', 'error') # 参数 g.etf_pool = [ '518880.XSHG', #黄金ETF(大宗商品) '513100.XSHG', #纳指100(海外资产) '159915.XSHE', #创业板100(成长股,科技股,中小盘) '510180.XSHG', #上证180(价值股,蓝筹股,中大盘) ] g.m_days = 25 #动量参考天数 run_daily(trade, '9:30') #每天运行确保即时捕捉动量变化 def MOM(etf): df = attribute_history(etf, g.m_days, '1d', ['close']) y = np.log(df['close'].values) n = len(y) x = np.arange(n) weights = np.linspace(1, 2, n) # 线性增加权重 slope, intercept = np.polyfit(x, y, 1, w=weights) annualized_returns = math.pow(math.exp(slope), 250) - 1 residuals = y - (slope * x + intercept) weighted_residuals = weights * residuals**2 r_squared = 1 - (np.sum(weighted_residuals) / np.sum(weights * (y - np.mean(y))**2)) score = annualized_returns * r_squared return score # 基于年化收益和判定系数打分的动量因子轮动 https://www.joinquant.com/post/26142 def get_rank(etf_pool): score_list = [] for etf in etf_pool: score = MOM(etf) score_list.append(score) df = pd.DataFrame(index=etf_pool, data={'score':score_list}) df = df.sort_values(by='score', ascending=False) rank_list = list(df.index) return rank_list # 交易 def trade(context): # 获取动量最高的一只ETF target_num = 1 target_list = get_rank(g.etf_pool)[:target_num] # 卖出 hold_list = list(context.portfolio.positions) for etf in hold_list: if etf not in target_list: order_target_value(etf, 0) print('卖出' + str(etf)) else: print('继续持有' + str(etf)) pass # 买入 hold_list = list(context.portfolio.positions) if len(hold_list) < target_num: value = context.portfolio.available_cash / (target_num - len(hold_list)) for etf in target_list: if context.portfolio.positions[etf].total_amount == 0: order_target_value(etf, value) print('买入' + str(etf)) ```
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