Python量化炒股的财务因子选股—质量因子选股

Python量化炒股的财务因子选股—质量因子选股

在Python财务因子量化选股中,质量类因子有2个,分别是净资产收益率和总资产净利率。需要注意的是,质量类因子在财务指标数据表indicator中。

净资产收益率(roe)选股

净资产是指企业的资产总额减去负债以后的净额。它由两大部分组成:一部分是企业开办当初投入的资本,包括溢价部分;另一部分是企业在经营过程中创造的,也包括接受捐赠的资产,属于所有者权益。净资产的计算公式如下:

净资产 = 资产 - 负债

净资产收益率是企业税后利润除以净资产得到的百分比率,该指标反映了股东权益的收益水平,用以衡量企业运用自有资本的效率。指标值越高,说明投资带来的收益越高。该指标体现了自有资本获得净收益的能力。净资产收益率的计算公式如下:

净资产收益率 = 税后利润 ➗ 所有者权益 ✖️ 100%

单击聚宽JoinQuant量化炒股平台中的“策略研究/研究环境”命令,进入Jupyter Notebook的研究平台。然后单击“新建”按钮,创建Python3文件,输入如下代码:

import pandas as pd
df1 = get_fundamentals(query(indicator).filter(
indicator.roe > 20), date='2024-04-26')
df1['code']

indicator为财务指标数据名,查询条件是净资产收益率大于20.时间为2024-04-26。单击工具栏运行按钮,快捷键(shift+enter),运行结果如下图:

Screenshot 2024-04-28 at 20.07.45

显示净资产收益率大于20的股票近12个交易日的收盘价信息,具体代码如下:

df2 = history(12, unit='1d', field='close', security_list=df1['code'], df=True, skip_paused=False, fq='pre')
df2

单击工具栏运行按钮,运行结果如下图:

Screenshot 2024-04-28 at 20.14.38

总资产净利率(roa)选股

总资产是指某一经济实体拥有或控制的、能够带来经济利益的全部资产。一般可以认为,某一会会计主体的总资产金额等于其资产负债表的“资产总计”金额。

总资产净利率是指公司净利润与平均资产总额的百分比,其计算公式如下:

总资产净利率 = 净利润 ➗ 平均资产总额 ✖️ 100%

其中,平均资产总额 = (期初资产总额 + 期末总资产总额)➗ 2

总资产净利率反映的是公司运用全部资产所获的利润的水平,即公司每占用1元的资产平均能获得多少元的利润。总资产净利率越高,表明公司投入产出水平越高,资产运营越有效,成本费用的控制水平越高。

单击聚宽JoinQuant量化炒股平台中的“策略研究/研究环境”命令,进入Jupyter Notebook的研究平台。然后单击“新建”按钮,创建Python3文件,输入如下代码:

import pandas as pd
df1 = get_fundamentals(query(indicator.code,indicator.roe,indicator.roa).filter(
indicator.roe > 10,
indicator.roa > 6), date='2024-04-26')
df1

indicator为财务指标数据表名,查询条件有两个,分别是净资产收益率大于15和总资产净利率大于6。时间为2024-04-26。

单击工具栏运行按钮,快捷键(shift+enter),运行结果如下图:

Screenshot 2024-04-28 at 20.37.24

利用图表显示净资产收益率大于15、总资产净利率大于6的股票的净资产收益率和总资产净利率信息,具体代码如下:

from matplotlib import pyplot as plt
myc1 = df1['roe']        # 净资产收益率
myc2 = df1['roa']        # 总资产净利率
matplotlib.rcParams.update({'font.size': 15, 'font.family': 'serif'})
fig, ax = plt.subplots()
ax.plot(myc1, label='净资产收益率')
ax.plot(myc2, label='总资产净利率')
ax.legend();
ax.set_title('净资产收益率和总资产净利率')

单击工具栏运行按钮,快捷键(shift+enter),运行结果如下图:

Screenshot 2024-04-28 at 20.46.45

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