选股策略 API¶

选股函数、过滤器、TopN 和多因子选择器。

编写选股策略¶

模式一：普通函数

def my_selection(context):
    candidates = filter_st_stocks(["601390", "600519"])
    df = fetch_factor_data(candidates, fields=["pe"])
    return df.sort_values("pe").head(5).index.tolist()

模式二：StockSelector 子类

class MySelector(StockSelector):
    def filter(self, candidates, context):
        return filter_st_stocks(candidates)
    def rank(self, securities, context):
        return TopNSelector(factor="pe", top_n=5).rank(securities, context)

模式三：内置选择器

TopNSelector(factor="pe", top_n=5, ascending=True)
MultiFactorSelector(factors={"pe": -0.4, "pb": -0.2, "pct_change": 0.4}, top_n=5)

注册与调用¶

# 在 initialize 中调用
run_selection(my_selection, rebalance="monthly:1")

# 或通过 run_strategy 参数
result = run_strategy(initialize, selection_func=my_selection, selection_rebalance="weekly:0")

工具函数¶

API	说明
`StockSelector`	选股基类
`filter_st_stocks(securities)`	剔除 ST 股票
`filter_paused_stocks(securities, context)`	剔除停牌股票
`filter_low_price_stocks(securities, min_price=2.0)`	剔除低价股
`filter_high_pe_stocks(securities, max_pe=100.0)`	剔除高 PE 股
`fetch_factor_data(securities, fields=None)`	获取多维度因子数据
`TopNSelector(factor, top_n, ascending)`	单因子 Top-N 选择器
`MultiFactorSelector(factors, top_n)`	多因子加权选择器

TopNSelector¶

单因子 Top-N 选股器，按单个因子排序选出前 N 只股票。

TopNSelector(factor="pe", top_n=5, ascending=True)

参数	类型	说明
`factor`	`str`	因子名称，如 `"pe"`, `"pb"`, `"pct_change"`
`top_n`	`int`	选出股票数量
`ascending`	`bool`	`True` 升序（越小越好），`False` 降序（越大越好）

# 选 PE 最低的 5 只股票
selector = TopNSelector(factor="pe", top_n=5, ascending=True)
top_stocks = selector.rank(candidates, context)

MultiFactorSelector¶

多因子加权选股器，按加权综合得分排序选出前 N 只股票。

MultiFactorSelector(factors={"pe": -0.4, "pb": -0.2, "pct_change": 0.4}, top_n=5)

参数	类型	说明
`factors`	`dict`	因子权重映射，负权重表示越低越好
`top_n`	`int`	选出股票数量

# 多因子选股：低 PE (40%)、低 PB (20%)、高动量 (40%)
selector = MultiFactorSelector(
    factors={"pe": -0.4, "pb": -0.2, "pct_change": 0.4},
    top_n=10
)
selected = selector.rank(candidates, context)

fetch_factor_data¶

获取多维度因子数据，用于选股筛选和打分。

fetch_factor_data(securities, fields=None)

参数	类型	说明
`securities`	`list[str]`	股票代码列表
`fields`	`list[str]`	因子字段列表，默认全部

可用字段：price, pct_change, total_value, pe, pb, turnover, ma5, ma10, ma20, rsi14。

# 获取候选股票的 PE、PB、动量因子
candidates = ["601390", "600519", "000858"]
df = fetch_factor_data(candidates, fields=["pe", "pb", "pct_change"])

# 按 PE 排序
df_sorted = df.sort_values("pe", ascending=True)