根据个人习惯，对代码进行了调整😁

策略说明¶

每隔10个交易日，等金额持有市值排名最小的前5只股票，卖出其他股票

回测和源代码如下：

def initialize(context):g.stocksnum = 5 # 持有最小市值股票数g.period = 10 # 轮动频率run_daily(daily,time='every_bar')# 周期循环dailyg.days = 1 # 记录策略进行到第几天，初始为1def daily(context):# 判断策略进行天数是否能被轮动频率整除余1if g.days % g.period == 1:# 获取当前时间date=context.current_dt.strftime("%Y-%m-%d")# 获取上证指数和深证综指的成分股代码并连接，即为全A股市场所有股票scu = get_index_stocks('000001.XSHG')+get_index_stocks('399106.XSHE')# 选出在scu内的股票的股票代码，并按照当前时间市值从小到大排序df = get_fundamentals(query(valuation.code,valuation.market_cap).filter(valuation.code.in_(scu)).order_by(valuation.market_cap.asc()), date=date)# 取出前g.stocksnum名的股票代码，并转成list类型，buylist为选中的股票buylist =list(df['code'][:g.stocksnum])# 对于每个当下持有的股票进行判断：现在是否已经不在buylist里，如果是则卖出for stock in context.portfolio.positions:if stock not in buylist: #如果stock不在buylistorder_target(stock, 0) #调整stock的持仓为0，即卖出# 将资金分成g.stocksnum份position_per_stk = context.portfolio.cash/g.stocksnum# 用position_per_stk大小的g.stocksnum份资金去买buylist中的股票for stock in buylist:order_value(stock, position_per_stk)else:pass # 什么也不做g.days = g.days + 1 # 策略经过天数增加1

经过思考🤔，我认为这个策略可以改进

• 如果买入列表中的股票有停牌的，不仅无法买入，还会影响资金利用率，所以我讲买入列表中的停牌股票剔除掉

• 资金分配不是按照固定持股数进行等额分配，而是根据经过筛选实际可以买入的数量来分配

• 如果已经持仓的股票，不会被二次买入

• 由于经过筛选后，可买入的股票将会变少，在概率上来讲是这样，所以我讲持股数量提升为10

改进代码如下，包括回测结果

def initialize(context):"""初始化函数"""# 持有最小市值股票数g.stocksnum = 10 # 轮动频率g.period = 10# 记录策略进行到第几天g.days = 0 # 周期循环dailyrun_daily(daily,time='every_bar')def daily(context):"""交易函数"""# 每运行一天加一g.days += 1# 判断策略进行天数是否能被轮动频率整除余1if g.days % g.period != 1:return# 获取当前时间date=context.current_dt.strftime("%Y-%m-%d")# 获取上证指数和深证综指的成分股代码并连接，即为全A股市场所有股票# 这里股票池不放在全局中是因为总有新发型股票出现，所以要动态获取股票池scu = get_index_stocks('000001.XSHG') + get_index_stocks('399106.XSHE')# 选出在scu内的股票的股票代码，并按照当前时间市值从小到大排序df = get_fundamentals(query(valuation.code,valuation.market_cap).filter(valuation.code.in_(scu)).order_by(valuation.market_cap.asc()), date=date)# 取出前g.stocksnum名的股票代码，并转成list类型，buylist为选中的股票buylist =list(df['code'][:g.stocksnum])# 对于每个当下持有的股票进行判断：现在是否已经不在buylist里，如果是则卖出if stock not in buylist: #如果stock不在buylistorder_target(stock, 0) #调整stock的持仓为0，即卖出# 已经持仓的不会再被买入buy_list = list(set(buylist) - set(context.portfolio.positions.keys()))# 当日停牌的股票不交易current_data = get_current_data()buy_list = [stock for stock in buylist if not current_data[stock].paused]# 如果没有需要买进的股票，就返回if len(buy_list) <= 0:return# 动态分配资金position_per_stk = context.portfolio.cash/len(buy_list)# 动态买入股票for stock in buy_list:order_value(stock, position_per_stk)

经过调整，回测效果提升将近90个百分点。

如果还有改进想法的看官，可以提出建议。另外，小市值策略在近期其实效果很差，与市场整体有关。另外，小市值经常有停牌退市的风险，很有可能在持有阶段停牌，所以风险很高