Quartz回测框架中应用股票筛选器

"使用筛选器-the vienna lte-advanced simulators" 在量化交易领域，股票筛选器是策略开发中的重要工具，它帮助投资者从众多股票中选择符合特定条件的股票进行投资。在Quartz这个回测框架中，我们可以利用Python来创建和应用股票筛选器。本节将介绍如何在Quartz中使用筛选器。 首先，了解筛选器的基本构建。在标题和描述中提到的"10.2 使用筛选器"部分，我们可以创建一个基于条件的股票筛选器。这通常涉及编写一个筛选条件表达式，该表达式会检查股票的财务指标、技术指标或其他特性，如市盈率(P/E)、收益率等。例如，我们可以构建一个筛选条件为“市盈率低于20且过去一年收益率大于10%”的筛选器。 在Quartz中，定义股票池时，可以将筛选器与自定义股票列表结合使用。以下是一个简单的示例： ```python start = ... end = ... benchmark = ... universe = StockScreener(<筛选条件表达式>) + [自定义股票列表] ``` `StockScreener()`函数用于创建筛选器，传入的参数是筛选条件。自定义股票列表可以是投资者手动添加的股票代码，这些股票不受筛选条件约束，直接加入股票池。 在初始化函数`initialize(account)`中设置好相关参数后，我们需要在`handle_data(account)`函数中处理数据。当使用筛选器定义股票池，`account.universe`会在每个交易日返回前一个交易日经过筛选器过滤后的股票列表，同时移除当日不能交易的股票。 Quartz是一个强大的回测平台，它允许用户编写Python策略，进行历史数据回测，评估交易效果。通过`account.universe`，我们可以实时获取到符合当前策略的股票集合，进一步实现买入、卖出等操作。 除了股票筛选器，Quartz还提供了股票行业分类和指数成分股的功能。用户可以获取股票所属的行业分类信息，以及查询指数的成分股列表，这对于构建行业轮动策略或追踪指数表现的策略非常有用。 Quartz的运行架构基于事件驱动，允许用户定义各种交易逻辑，并在合适的时间点执行。其提供的API涵盖了从数据获取、策略构建到交易执行的全过程，支持日内回测和快速回测，满足不同复杂度的交易策略需求。 Quartz的股票筛选器是实现量化交易策略的关键组件，它使得策略开发者能够根据具体投资理念定制化选择投资标的，从而提高策略的针对性和效率。结合Quartz的其他功能，如历史数据、行业分类和指数成分，我们可以构建出更丰富的交易策略，进行有效的投资决策。