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V2EX  ›  Python

Python 实现经典格雷厄姆价值投资

  •  
  •   OceanCafe · 2017-07-07 18:16:34 +08:00 · 2224 次点击
    这是一个创建于 2679 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    Life is short,I use python to invest..囧

    今天给大家分享一个超经典的价值投资策略

    Benjamin Graham 是一位价值投资者。他比较有名的有 Graham number 和 Graham formula。

    著名的 Graham number 公式

    alt text

    这个 22.5 是怎么来的呢?取自他的观点 -只买便宜的,投资 15 倍以下 pe 和 1.5 倍以下 pb 的股票。

    著名的 Graham number 适用于 Defensive investor (防御型投资者),既然是防御保守型的投资者,那么除了较低的 PE 和 PB ratio 以外,还需要考察公司的其他几个方面(不然就选到垃圾股了)

    抗风险的大公司,高市值,高销售

    偿债能力,不会有破产风险 current ratio>2, long term debt<working captial

    赚钱能力,利润持续增长

    PE ratio < 15

    PB ratio <1.5

    这是价值投资的一个大概思路。每个月调仓一次。看下来中长期的投资回报还是相对稳健的。有兴趣的同学可以尝试修改完善。

    这是收益图

    alt text

    这是源码

    源码在 Ricequant实现

    # 可以自己 import 我们平台支持的第三方 python 模块,、numpy 等。
    import pandas as pd
    import numpy as np
    import datetime
    import math
    
    # 在这个方法中编写任何的初始化逻辑。context 对象将会在你的算法策略的任何方法之间做传递。
    def init(context):
    
        
        scheduler.run_monthly(rebalance,8)
        
                         
    
    # 你选择的证券的数据更新将会触发此段逻辑,例如日或分钟历史数据切片或者是实时数据切片更新
    def handle_bar(context, bar_dict):
    
        pass
        
    def before_trading(context):
        num_stocks = 10
        
        #删选股票
        fundamental_df = get_fundamentals(
            query(
                fundamentals.eod_derivative_indicator.pb_ratio,
                fundamentals.eod_derivative_indicator.pe_ratio,
                fundamentals.financial_indicator.inc_earnings_per_share,
                fundamentals.financial_indicator.inc_profit_before_tax,
                fundamentals.financial_indicator.quick_ratio,
                fundamentals.financial_indicator.earnings_per_share,
                fundamentals.financial_indicator.book_value_per_share,
            )
            .filter(
                fundamentals.eod_derivative_indicator.pe_ratio<15
            )
            .filter(
                fundamentals.eod_derivative_indicator.pb_ratio<1.5
            )
            .filter(
                fundamentals.financial_indicator.inc_earnings_per_share>0
            )
            .filter(
                fundamentals.financial_indicator.inc_profit_before_tax>0
            )
            .filter(
                fundamentals.financial_indicator.current_ratio>2
            )
            .filter(
                fundamentals.financial_indicator.quick_ratio>1
            )
            .order_by(
                fundamentals.eod_derivative_indicator.market_cap.desc()
            ).limit(
                num_stocks
            )
        )
    
    
    
        context.fundamental_df = fundamental_df
        context.stocks = context.fundamental_df.columns.values
    
      
        
    def rebalance(context,bar_dict):
        
        #调仓
        for stock in context.portfolio.positions:
            if stock not in context.fundamental_df:
                order_target_percent(stock, 0)
    
                
    
        weight = update_weights(context, context.stocks)
    
        for stock in context.fundamental_df:
            if weight != 0 and stock in context.fundamental_df:
                order_target_percent(stock,weight)
                
        
    def update_weights(context,stocks):
        if len(stocks) == 0:
            return 0 
        else:
           
            weight = .95/len(stocks)
            return weight
    
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