Python与JoinQuant平台结合的选股策略研究

"这篇本科毕业论文探讨了基于Python和JoinQuant平台的选股模型构建与设计，作者陈裕在导师王海燕的指导下，利用金融技术和数据分析方法，旨在为投资者提供有效的投资决策支持。" 在金融市场中，数据的处理和分析至关重要，尤其是在股票投资领域。本文的作者陈裕通过Python编程语言和JoinQuant这一量化交易平台，建立了一套综合性的选股模型。该模型结合了公司基本面分析和技术分析，以提高投资决策的质量。 首先，模型从公司基本面入手，通过对Wind数据的获取和分析，关注三个关键指标：净资产收益率（ROE）、净利润增长率和主营业务收入增长率。这些指标能够反映公司的盈利能力和发展潜力，筛选出有良好发展前景的公司。 其次，模型运用了金融技术分析中的资本资产定价模型（CAPM），计算股票的Beta系数，以评估个股相对于整个市场的波动性。低Beta值的股票可能对市场波动的敏感度较低，但可能会低于市场安全线，因此会被剔除出投资组合。同时，通过计算收益率的偏度和峰度，检验收益率数据是否符合正态分布，排除数据特征显著偏离正态分布的股票，以降低异常风险。 接着，陈裕使用Python构建了两种投资组合模型，分别以夏普比率和方差作为衡量标准。夏普比率是衡量单位风险回报的指标，而方差则反映了投资组合的风险水平。通过对这两种模型进行回测，作者发现在JoinQuant平台上，以夏普比率为指标的模型表现更优。 最后，通过JoinQuant平台的回测功能，作者对六种不同的投资组合进行了模拟交易，分析了它们的回测结果。结果显示，基于夏普比率构建的模型能够更有效地选择高质量的投资组合，这些组合不仅风险规避能力强，而且预期收益较高，为股票投资提供了新的视角和策略。 关键词涉及的核心概念包括Python编程语言、JoinQuant量化交易平台、CAPM模型、现代投资组合理论（MPT）、夏普比率以及投资组合回测，这些都是量化投资和金融分析的重要工具和理论基础。通过这样的选股模型，投资者能够更加系统化、科学化地进行股票选择，提升投资效率。