三因子量化投资策略回测代码

三因子量化投资策略通常涉及市值因子、价值因子和动量因子。这种策略假设股票的表现受到这三个因素的影响：公司的规模（市值）、相对于其基本面的价值（如市盈率或市净率）以及过去业绩的趋势（动量）。回测代码是一种模拟历史数据来评估策略性能的过程，下面是一个简化版的Python示例，使用pandas和backtrader库：

import pandas as pd
from backtrader import Strategy, cerebro

# 假设df_data包含价格数据
class ThreeFactorStrategy(Strategy):
    def __init__(self):
        self.value_factor = ValueFactor()  # 创建价值因子计算类
        self.momentum_factor = MomentumFactor()  # 创建动量因子计算类
        self.size_factor = SizeFactor()  # 创建市值因子计算类

    def next(self):
        data = self.data  # 获取当前数据
        value_score = self.value_factor.score(data)  # 计算价值得分
        momentum_score = self.momentum_factor.score(data)  # 计算动量得分
        size_score = self.size_factor.score(data)  # 计算市值得分

        weight = (value_score + momentum_score + size_score) / 3.0  # 权重分配
        if weight > 0:
            self.buy(size=weight)  # 如果权重大于0，则买入

# 初始化回测引擎
cerebro = cerebro()
cerebro.addstrategy(ThreeFactorStrategy)

# 加入数据并设置交易频率等其他参数
df_data = pd.read_csv('your_data.csv')  # 替换为实际的数据文件路径
cerebro.adddata(df_data['Close'], name='price')

# 开始回测
cerebro.run()

# 回测结束后可以查看结果
print("总回报:", cerebro.broker.getvalue())