数据分析--均值回归策略（选股）

青旅半醒 2021-12-14 09:23 408阅读 0赞

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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

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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_open
            ratio = (ma - p)/ma
            sr[stock] = ratio
        to_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

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