构建多条件筛选：Quartz在Vienna LTE-Advanced模拟中的应用

在构建筛选条件部分，本文主要介绍了如何在Vienna LTE-Advanced模拟器中的量化交易Python策略中设置和组合因子筛选条件。Quartz是一个强大的金融工程工具，它允许用户通过Python编程来设计和执行交易策略。以下是关键知识点： 1. **因子筛选条件**： - 定义筛选条件的关键在于指定`<factor_name>`，这是因子的名称，可以通过`StockScreener.available_factors()`获取可用因子列表。 - 另一个关键部分是`<筛选方法>`，包括value_range（值筛选）、pct_range（百分比筛选）、num_range（序号筛选）、nlarge（最大值筛选）和nsmall（最小值筛选）等，这些方法用于设定筛选标准。 2. **单因子筛选与复合筛选**： - Quartz支持单个因子的筛选，例如`Factor.PE.nlarge(10)`，表示选取市盈率(P/E)最高的前10只股票。 - 复合筛选条件允许用户同时应用多个条件，比如结合市盈率和市净率筛选，以提高筛选效果。 3. **Quartz环境使用**： - 在非策略环境下，建议导入所有必要的模块，如`from quartz.api import *`。 - 通过编写代码，可以逐步设置回测参数、构建日间策略，并利用`backtest`函数进行策略执行。 4. **教程示例**： - 文档提供了一系列10分钟教程，包括导入模块、设置回测参数、构建策略以及使用历史数据等步骤。 - 示例策略涵盖了多种类型，如Halloween Cycle、Momentum/Contrarian、GMVP（全球最小方差投资组合）、VWAP（价值加权平均价格）等，展示了不同策略的设计思路。 5. **股票筛选器**： - 股票筛选器是策略设计的核心部分，用户可以使用内置的筛选条件来选择符合特定条件的股票，如PE比率的大于或小于某个值。 6. **CAL模块**： - CAL（Calendar Analytics Library）是文档中另一个重要的部分，它可能与时间序列分析、交易日历规则等有关，但具体介绍未在给定内容中详述。 这部分内容着重于如何在Vienna LTE-Advanced的Quantum环境中通过Python编程实现股票筛选和策略执行，强调了因子选择、筛选方法以及策略组合的重要性。通过学习这部分内容，读者能够掌握在量化交易中创建定制筛选条件并将其整合到策略中的技巧。