有个朋友的因子也特别刁钻，他自己用excel也不容易计算，拉取最新数据，筛选排除，计算权重后得到得分，最后得到目标转债。 手机上也无法操作，手机操作excel，上面的很多操作无法实施。 
 
用django快速搭了个页面给他



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数据是实时选出来的。当时帮他做的回测收益率也是很高，主要回撤控制得很好。
 
本来想用gin写，发现后台的dataframe还有这要找go下对应的库，避免计算出错，还是用会python吧(-。-)
 
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可转债里面可用因子很多，一般人最常用的就是溢价率，双低，价格等。
实际运用里面，可以加入很多很多因子，比如正股涨跌幅，正股波动率，转债到期时间，正股ROE等等多大几十个因子。





 
之前写了一个多因子回测的优矿python代码，用户可以自己修改参数，
 
比如下面的正股波动率因子，Bond_Volatility_ENABLE = True
Bond_Volatility_DAYS = 30
TOP_RIPPLE = 50
Bond_Volatility_LOG_ENABLE = True # 波动率日志开关

Bond_Volatility_ENABLE = True 设为True，就是回测过程加入这个因子，设为False就忽略这个因子。
下面的 
Bond_Volatility_DAYS 为N天内的正股波动率，一般设置30天，20天内就够了，因为一年之前的即使波动很大，那对当前转债的影响也很小。
 
TOP_RIPPLE 选择波动率最大的前面N只转债
举个例子，下面转债是根据其对应正股的30天里的波动率选出来的。（当前是8月5日，也就是7月5日到8月5日之间的数据）。





计算波动率具体代码如下;





 
每个因子写成一个类。
 
这样可以不用修改主代码，就可以无限地添加，修改因子。# 基类
class ConditionFilter:

def filters(self, *args, **kwargs):
if self.enable:
return self.fun(*args, **kwargs)
else:
return True

def fun(self, *args, **kwargs):
# 继承的实现这个函数
raise NotImplemented





 
上面是部分过滤因子，也就是不满足的都会被移除。 比如规模大于10亿的会移除。
 
然后得到的结果，进行因子评分。 # 权重 溢价率、转债价格、正股Ｎ天涨幅，正股ＲＯＥ
weights = {'溢价率': 0, '转债价格': 1, '正股N天涨幅': 0, '正股ROE': 0, '规模': 0}
每个权重赋予一个权重分最高是1，最低是0，如果你想回测 低溢价率 策略，只需要把其他因子的权重全部设置为0，溢价率设置为1即可。双底的话就是 溢价率和价格各为0.5 就可以了。
 
设置好参数后，设置你要回测的时间，持仓周期，持有个数等可调参数。
 
稍等片刻就会有结果了。因子越多，运行时间会增加。一般几分钟就可以得到几年来的回测结果。
 





中途可以查看日志
 
完整代码以及运行流程可到知识星球咨询了解。





 

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Bond_Volatility_ENABLE = True

Bond_Volatility_DAYS = 30

TOP_RIPPLE = 50

Bond_Volatility_LOG_ENABLE = True  # 波动率日志开关

# 基类

class ConditionFilter:



    def filters(self, *args, **kwargs):

        if self.enable:

            return self.fun(*args, **kwargs)

        else:

            return True



    def fun(self, *args, **kwargs):

        # 继承的实现这个函数

        raise NotImplemented

# 权重 溢价率、转债价格、正股Ｎ天涨幅，正股ＲＯＥ

weights = {'溢价率': 0, '转债价格': 1, '正股N天涨幅': 0, '正股ROE': 0, '规模': 0}