多因子选股python代码

以下是一个基于因子选股的Python代码，它基于一些常用的因子，如市值，市盈率等等。

首先，需要导入一些必要的库：

import numpy as np
import pandas as pd
import datetime as dt
import tushare as ts

然后，我们需要获取股票数据，这里我使用了tushare库，你需要先安装它，并且需要在tushare网站上申请一个token，用于获取数据。

# 设置tushare token
ts.set_token('your_token_here')

# 获取沪深300股票列表
hs300 = ts.get_hs300s()

# 获取沪深300股票数据
data = []
for code in hs300['code']:
    df = ts.pro_bar(ts_code=code, adj='qfq', start_date='20190101', end_date='20210630')
    data.append(df)

# 将数据合并成一个DataFrame
data = pd.concat(data, axis=0)

接下来，我们需要计算每个股票的因子值，这里我使用了一些常用的因子：

# 计算每个股票的因子值
data['market_cap'] = data['close'] * data['total_share']
data['pe_ratio'] = data['close'] / data['eps']
data['pb_ratio'] = data['close'] / data['bps']
data['ps_ratio'] = data['close'] / data['revenue']

现在，我们可以根据这些因子对股票进行排序，并选出排名靠前的股票：

# 根据因子值排序
data = data.sort_values(['market_cap', 'pe_ratio', 'pb_ratio', 'ps_ratio'], ascending=[False, True, True, True])

# 选出排名靠前的股票
selected_stocks = data[:50]['ts_code']

最后，我们可以将选中的股票打印出来：

# 打印选中的股票
for code in selected_stocks:
    print(code)

这个代码只是一个示例，你可以根据自己的需要和喜好添加或修改因子。同时，你也可以使用更加高级的选股策略，如基于机器学习的选股策略。