因子分析简介

当前的股票、期货、债券、期权研究均以因子投资为主流趋势，且势头越发明显。本文所指因子分析是多因子策略、指数增强策略、多空中性策略的基石，其研究好坏直接关系和决定了策略的收益能力（信息比率），常被业内人士所称研究之重中之重，策略之核心所在。

因子分析就是因子研究员每日的基础、必备工作，大概占据了其90%的工作量，他的工作成果直接服务策略研究员，策略研究员不一定知道因子的具体细节，他也没必须不需要

/wiki/static/upload/32/32df9f86-84af-416f-8426-7540afe85a32.pdf

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策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/62dde783f98a42f4a9bead37e1817c66

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https://bigquant.com/codesharev2/38796752-ff42-45ed-a9c9-1fcf0649c04e

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  • 指标选股
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  • 打分

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StockRanker多因子选股策略

https://bigquant.com/experimentshare/1b8882bded4c4127a6c6edc792af662d

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TALIB指标选股策略的交易规则

买入条件：满足

1. 今日开盘价大于昨日收盘价；
2. 5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票按PE升序排名取前十名,次日以开盘价买入； 买入后，如果5日收盘价均线小于10日收盘价均线，则次日以开盘价卖出。

策略构建步骤

1. 确定股票池和回测时间 通过证券代码列表输入要回测的单只/多只股票，以及回测的起止日期
2. 确定买卖条件信号 在输入特征列表m1中通过表达式引擎定义 close_0 因子，并通过基础特征抽取模块m7获取数据； 在自定义模块m10中利用talib库计算macd相关技术指标，通过前移1天macd指标来实现当日收

买入条件： 选择过去30个交易日内，超大单净流入占比均位于所有股票的前5%。 这些股票的涨跌幅位于同期所有股票的前5%。

卖出条件： 或股票涨跌幅跌至同期所有股票的后5%。

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策略源码：

说明：克隆下方策略请前往最新开发环境3.0中运行

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/2c867588-95a7-4e47-afeb-a377cbe13776

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• 声明：本策略仅为示例策略，可根据自己需要自行修改策略逻辑
• 声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行
• 买入条件：
• 5日均线大于10日均线，10日均线大于20日均线，20日均线大于40日均线，40日均线大于120日均线；
• 今日最低价小于10日收盘价均线 的股票，次日以开盘价买入；
• 买入后，如果5日均线小于40日均线，则次日以开盘价卖出
• 允许最多同时持有20只股票

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策略源码：

[https://bigquant.com/codeshare/5051711d-1470-49f0-b448-e0cacfcf477b](https://bi

声明：本策略仅为示例策略，可根据自己需要自行修改策略逻辑

声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行

股票提取：在财报公告日当天，筛选出净利润同比增长小于1的，并按照净利润同比增长排序

股票过滤：剔除ST、退市、非主板、上市时间小于365天的

买卖时间：开盘买入，收盘卖出

初始资金：100万

持仓票数：3

持仓周期：30天

回测图：

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策略源码：

{{membership}}

由于财务公告通常在晚上发布，在财务报表公告的第二日开盘买入归属母公司股东的净利润同比增长率百分比大于30%的且降序排名靠前股票(总持仓量不超过50只);\n\n买入并持有40个交易日后，以第二日开盘价卖出；

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策略源码：

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/afed1970-8cc9-4e6f-95cb-8424092b3537

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策略逻辑：价格冲击偏差较小的股票表现较好，即前期容易下跌上涨困难的股票后期表现更佳,买入

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策略源码：

请克隆策略，前往最新版本开发环境3.0中运行

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/38959187-2110-4d94-9853-de5ab21e357d

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• 声        明：本策略仅为示例策略，可根据自己需要自行修改策略逻辑
• 交易逻辑：每隔30个交易日，以开盘价买入当日0<PB<1.5且0<PE<15且有成交量较前一日放大1.5~2.5倍的股票；
• 每隔30个交易日，将不符合上述标准的持仓股票在第二天以收盘价卖出。
• 股票过滤：换手率小于20%，过滤ST，过滤北交所，过滤科创版，上市天数大于270天，市盈率小于50
• 排序规则：按照换手率从大到小
• 买卖时间：开盘买入，收盘卖出
• 初始资金：100万
• 持仓票数：5
• 持仓周期：1天

回测图：

![](/wiki/api/attachments.red

买入条件：

1. 今日开盘价大于昨日收盘价；
2. 5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票
3. 按PE升序排名取前十名,次日以开盘价买入；
4. 买入后，如果5日收盘价均线小于10日收盘价均线，则次日以开盘价卖出。
5. 股票过滤：过滤ST，过滤北交所，上市天数大于270天
6. 初始资金：100万
7. 持仓票数：10只

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策略源码：

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/77a6ec54-de06-49b2-a46d-fdc750de5299](https://bigquant.com/codesha

声明：本策略仅为示例策略，可根据自己需要自行修改策略逻辑

声明：本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行

交易逻辑：

• 当收盘价5日均线大于10日均线时，以第二日开盘价买入；
• 买入后，当收盘价的5日均线小于10日均线时，以第二日开盘价卖出；

https://bigquant.com/codeshare/65912162-7c7b-4493-b5ee-43d3b92123c7

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/wiki/static/upload/15/154dffcf-f5b9-4149-88bc-1969ac29d893.pdf

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更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新

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新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE（AIStudio）：

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略：

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

导语

本文简单介绍如何通过可视化的方式开发出一个价值选股策略。

标题也许看着有点蒙，什么意思呢？其实就是通过5条线连接的几个模块就能开发出一个简单的价值选股策略。我们先来看看策略截图。

策略思想介绍

该策略一共包括：证券代码列表、输入特征列表、基础特征抽取、数据过滤、Trade(回测/模拟)共5个模块。首先我们先介绍下策略的思想。

• 开始日期：2013-01-01
• 结束日期：2017-11-07
• 选股依据：根

策略介绍

• 基于十大股东的持股信息实现一个较为复杂的选股策略模版
• 此策略可以作为一个选股和线性策略的常用模版使用

策略流程

1. 选股：选股逻辑——选择前十大流通股东中包含社保基金的股票

2. 打分：按照社保基金股东持股权重进行打分

3. 仓位：根据打分和持股数量分配仓位

4. 回测：设置调仓周期和买卖点等，回测查看效果

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策略依据

• 稳健的投资风格：社保基金作为大型合规机构投资者，其主要目标是保值增值，且通常采取稳健的投资策略。这些基金注重长期持有，避免短期炒作，选择的是预期收益大于预期风险的优质公司。跟随社保基金

选股条件

动量指标选股

仓位设置

等权重

调仓规则

1-5个交易日

风险管理

无

回测设置

• 初始资金：500000

• 起始时间：2023-06-01

• 结束时间：2024-08-20

• 交易成本：买入万3，卖出千分之1.3，不足5元按5元收取

• 撮合价格：开盘价

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  回测与分析

  绩效指标

  总收益：16%

  年化收益：13%

  夏普比率：0.87

  最大回撤：6%

  
  结果分析

  整个策略表现不错，年化收益远超银行理财产品，其中最大回撤为5%，主要是行业

策略介绍

• 在 101-简单动量策略 基础上，我们来实现一个更完整的选股策略模版
• 此策略可以作为一个选股和线性策略的常用模版使用

策略流程

1. 选股：选择基础股票池

2. 打分：对股票打分

3. 仓位：根据打分和持股数量分配仓位

4. 回测：设置调仓周期和买卖点等，回测查看效果

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策略实现

A股-基础选股模块

• m1 选股，使用 A股-基础选股 模块，剔除创业板，科创板和北交所，下拉还可以按照申万行业、融资融券等基本条件进行筛选。

策略介绍

• 在 101-简单动量策略 基础上，我们来实现一个更完整的选股策略模版
• 此策略可以作为一个选股和线性策略的常用模版使用

策略流程

1. 选股：选择基础股票池

2. 打分：对股票打分

3. 仓位：根据打分和持股数量分配仓位

4. 回测：设置调仓周期和买卖点等，回测查看效果

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策略实现

A股-基础选股模块

• m1 选股，使用 A股-基础选股 模块，剔除创业板，科创板和北交所，下拉还可以按照申万行业、融资融券等基本条件进行筛选。

策略介绍

本策略是104选股策略（🌟104-选股策略）模板的具体应用。

由于公司利润变化较大，而且依赖于会计准则、研发投入、设备更新投入等因素，难以正确反映公司的经营状况，而销售收入更加稳定，在不同的行业之中也有更好的可比性。在1984年。费雪提出了市收率因子（PS）选股方法，在费雪看来，低市收率公司存在被低估的可能。因为低市值和高销售收入都会导致这个指标的值比较小，而两者分别表示了市场还没有意识到股票的价值，以及企业的运营情况好于大家的预期情况，这一指标被广泛任务是选股的核心方