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2020.04.15

工欲善其事，必先利其器

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- 前言 -

今天，小咖带大家利用Python在特定指标下筛选股票并进行回测，最终将得到以下筛选Excel及图形。

数据来源：wind，西瓜财经资讯

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- Python筛选股票并回测 -

◆ ◆ ◆ ◆

为了得到以上结果需要进行以下完整步骤：

第一步：导入各种“包”（有些不一定用到）。

数据来源：西瓜财经资讯

第二步：从wind提取数据

（1）首次使用Python的wind接口时，需要进行如下操作：wind客户端——量化——修复插件——修复Python接口。

（2）在导入“包”时已经导入了Windpy，并设置为w，之后的语句直接使用w即可。

（3）语句需要以w.start() 开始，否则所有与wind相关的程序都无法运行，但只要运行一次后不用重复运行。

（4）通过w.wset函数，得到最新调整日期下所有A股上市公司的代码。

（5）由于本文将通过巴菲特提出的三个指标设定选股标准，即毛利率要高于40％、净利率要高于5％、净资产收益率要高于15％，因此通过w.wsd提取所有A股的三个指标在2016至2018年的年度数据。(日期与代码已经构成数据的行与列，如果一次性提取三个指标可能导致数据结构混乱，因此分三次进行提取)

第三步：根据三个指标筛选股票

（1）通过for循环，根据三个指标近三年的数据，按毛利率每年高于40％、净利率每年高于5％、净资产收益率每年高于15％进行筛选。

（2）将筛选出结果导出到Excel中。

第四步：利用筛选的股票代码提取收盘数据

（1）利用筛选的股票代码并使用w.wsd函数提取2005-2019年的收盘价数据。

（2）计算2005-2019的年化收益率，并进行由小大到排序。

第五步：从wind获取筛选数据的证券简称

（1）利用筛选的股票代码并使用w.wsd函数导出代码对应的证券简称。

（2）将年化收益率的表与证券简称的表进行合并。

第六步：制作散点图

（1）通过plt.scatter做散点图，横坐标轴为生成的随机数，纵坐标轴为年化收益率。具体方法见“Python金融应用之图表制作（三）”。（在计算年化收益率时由于有些证券数据缺失，因此只提取了有计算结果的35条数据）

（2）为散点图添加其他其他图表要素，如标题、文本标签、网格线设置等。

第七步：制作直方图

（1）通过plt.hist制作直方图，方法与之前作图系列里折线、柱状、散点等类似。

- 后言 -

数据显示，尽管有部分股票的年化收益率超过指数，但数量较为有限，更多取得了近似于、甚至低于指数的收益。这个结果一方面源自模型的过于简化以及数据缺失，另外也反映了想要获得市场超额收益的难度。

格雷厄姆说：“投资艺术有一个特点不为大众所知。门外汉只需些微努力与能力，便可以取得令人尊敬（即使并不可观）的结果。但是如果想在这个容易获取的标准上更进一步，则需要更多的实践和智慧。”

希望上句话能与大家共勉。

想要获取源代码的小伙伴关注公众号，后台回复“python量化入门（一）——利用特定指标筛选股票并回测”即可。注意，源代码可以直接粘贴使用，而且是带文字说明的哦。

往期回顾：

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公众号：西瓜财经资讯

撰稿人：安静的金融美女子