全市場財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)挖掘?qū)崙?zhàn)用Python構(gòu)建基本面因子分析系統(tǒng)做量化投資快六年了從最開始跟著網(wǎng)上的教程寫簡單的均線策略到后來逐漸接觸多因子模型我最深的感觸是數(shù)據(jù)質(zhì)量和因子構(gòu)建邏輯直接決定了策略的上限。很多人花大量時(shí)間調(diào)參優(yōu)化卻忽略了最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)清洗和因子計(jì)算環(huán)節(jié)。這篇文章我想分享一下自己從零搭建全市場基本面因子分析系統(tǒng)的完整過程希望能幫到同樣在摸索的朋友。先說說為什么要做這個(gè)系統(tǒng)。市面上的量化平臺雖然方便但往往有幾個(gè)問題一是數(shù)據(jù)更新不及時(shí)二是因子計(jì)算不透明三是無法靈活地進(jìn)行自定義因子開發(fā)。所以從去年開始我決定自己搭一套本地的基本面因子分析系統(tǒng)。經(jīng)過一段時(shí)間的試錯(cuò)終于形成了一套相對穩(wěn)定的流程。整個(gè)系統(tǒng)的核心數(shù)據(jù)來源分三塊第一塊是全市場股票列表用來確定股票池第二塊是每只股票的財(cái)務(wù)指標(biāo)數(shù)據(jù)包括ROE、毛利率、凈利率這些關(guān)鍵指標(biāo)第三塊是實(shí)時(shí)行情數(shù)據(jù)用來獲取PE、PB、市值這些估值指標(biāo)。數(shù)據(jù)都存在本地用的時(shí)候直接讀文件速度比調(diào)接口快很多。先看數(shù)據(jù)讀取部分。我把數(shù)據(jù)都按統(tǒng)一的目錄結(jié)構(gòu)存放股票列表在base/gplist目錄下財(cái)務(wù)指標(biāo)在time/f10/fi/{股票代碼}實(shí)時(shí)行情在time/real/{股票代碼}。寫個(gè)讀取函數(shù)就行這里我習(xí)慣用pandas來處理。importjsonimportosimportpandasaspdimportnumpyasnpfrompathlibimportPath data_dirD:/stock_datadefread_gplist():file_pathos.path.join(data_dir,base,gplist)withopen(file_path,r,encodingutf-8)asf:datajson.load(f)dfpd.DataFrame(data)df.columns[dm,mc,jys,isCy,isKc,isSt,isNew]returndfdefread_fi(dm):file_pathos.path.join(data_dir,time,f10,fi,dm)ifnotos.path.exists(file_path):returnNonewithopen(file_path,r,encodingutf-8)asf:datajson.load(f)ifnotdata:returnNonedfpd.DataFrame(data)returndfdefread_real(dm):file_pathos.path.join(data_dir,time,real,dm)ifnotos.path.exists(file_path):returnNonewithopen(file_path,r,encodingutf-8)asf:datajson.load(f)returndata這里字段名我用了簡寫dm代表股票代碼mc代表名稱jys是交易所isCy、isKc、isSt、isNew分別表示是否創(chuàng)業(yè)板、科創(chuàng)板、ST、新股。這樣寫代碼的時(shí)候簡潔很多自己能看懂就行。接下來是數(shù)據(jù)清洗這一步非常關(guān)鍵。全市場有五千多只股票不是每只都適合做基本面分析的。首先要過濾掉ST股和新股ST股基本面有問題新股數(shù)據(jù)不完整都會(huì)影響因子分析的準(zhǔn)確性。然后還要考慮數(shù)據(jù)的完整性有些股票的財(cái)務(wù)指標(biāo)缺得厲害也要剔除。deffilter_stock_pool(df_gp):mask(df_gp[isSt]0)(df_gp[isNew]0)df_filtereddf_gp[mask].copy()returndf_filtered過濾完股票池就該計(jì)算因子了。我常用的基本面因子大概分幾類盈利能力因子、成長能力因子、估值因子、償債能力因子。每一類下面又有具體的指標(biāo)。比如盈利能力因子里我會(huì)看ROE凈資產(chǎn)收益率、銷售毛利率、銷售凈利率這三個(gè)核心指標(biāo)。ROE是巴菲特最看重的指標(biāo)它反映了公司用股東的錢能賺多少回報(bào)。我一般取最近四個(gè)季度的加權(quán)凈資產(chǎn)收益率來計(jì)算。銷售毛利率和凈利率則反映了公司的定價(jià)能力和成本控制能力這兩個(gè)指標(biāo)結(jié)合起來看更有意義。defcalc_profit_factors(dm):df_firead_fi(dm)ifdf_fiisNoneorlen(df_fi)0:returnNonefactors{}roe_col加權(quán)凈資產(chǎn)收益率(%)ifroe_colindf_fi.columns:factors[roe]df_fi[roe_col].iloc[0]ifpd.notna(df_fi[roe_col].iloc[0])elsenp.nan gross_margin_col銷售毛利率(%)ifgross_margin_colindf_fi.columns:factors[gross_margin]df_fi[gross_margin_col].iloc[0]ifpd.notna(df_fi[gross_margin_col].iloc[0])elsenp.nan net_margin_col銷售凈利率(%)ifnet_margin_colindf_fi.columns:factors[net_margin]df_fi[net_margin_col].iloc[0]ifpd.notna(df_fi[net_margin_col].iloc[0])elsenp.nanreturnfactors成長能力因子方面我主要看主營業(yè)務(wù)收入增長率和凈利潤增長率。這兩個(gè)指標(biāo)能反映公司的擴(kuò)張速度。不過這里要注意一個(gè)問題增長率太高有時(shí)候不一定是好事可能是基數(shù)太低導(dǎo)致的。所以我通常會(huì)結(jié)合絕對值一起看或者做一個(gè)截尾處理把極端值去掉。估值因子就簡單了直接從實(shí)時(shí)行情數(shù)據(jù)里取市盈率動(dòng)態(tài)、市凈率、總市值。這三個(gè)指標(biāo)分別代表了市場對公司盈利的定價(jià)、對凈資產(chǎn)的定價(jià)以及公司的規(guī)模大小。很多人喜歡用低PE、低PB選股但實(shí)際效果往往不如預(yù)期因?yàn)椴煌袠I(yè)的估值水平本來就不一樣這就涉及到后面要說的行業(yè)中性化處理。defcalc_valuation_factors(dm):real_dataread_real(dm)ifnotreal_data:returnNonefactors{}pe_col市盈率動(dòng)態(tài)ifpe_colinreal_data:factors[pe]real_data[pe_col]ifreal_data[pe_col]andreal_data[pe_col]0elsenp.nan pb_col市凈率ifpb_colinreal_data:factors[pb]real_data[pb_col]ifreal_data[pb_col]andreal_data[pb_col]0elsenp.nan mv_col總市值元ifmv_colinreal_data:factors[mv]real_data[mv_col]ifreal_data[mv_col]elsenp.nanreturnfactors現(xiàn)在因子計(jì)算出來了但還不能直接用來選股。最大的問題就是行業(yè)差異。比如銀行股的PE普遍在5-10倍而科技股的PE可能幾十上百倍你直接把所有股票放一起按PE排序選出來的肯定都是銀行、地產(chǎn)這些低估值行業(yè)的股票根本達(dá)不到分散配置的效果。這時(shí)候就需要做行業(yè)中性化處理。所謂行業(yè)中性化就是把每個(gè)因子在行業(yè)內(nèi)部做標(biāo)準(zhǔn)化處理消除行業(yè)之間的系統(tǒng)性差異。具體做法是先給每只股票打上行業(yè)標(biāo)簽然后按行業(yè)分組在組內(nèi)計(jì)算因子的Z-score也就是減去均值再除以標(biāo)準(zhǔn)差。這樣處理后不同行業(yè)的因子值就有了可比性。defneutralize_by_industry(df,factor_cols,industry_colhy):df_resultdf.copy()forcolinfactor_cols:df_result[col_neutral]np.nanforhy,groupindf_result.groupby(industry_col):iflen(group)5:continuevalsgroup[col].values mean_valnp.nanmean(vals)std_valnp.nanstd(vals)ifstd_val0ornp.isnan(std_val):continueneutral_vals(vals-mean_val)/std_val df_result.loc[group.index,col_neutral]neutral_valsreturndf_result說到行業(yè)標(biāo)簽這里還有個(gè)小問題。股票列表數(shù)據(jù)里沒有直接的行業(yè)分類我是通過所屬板塊數(shù)據(jù)來獲取的。每只股票的所屬板塊信息在time/f10/ssbk/{股票代碼}目錄下里面有概念板塊和行業(yè)板塊的信息。我一般用申萬行業(yè)分類作為標(biāo)準(zhǔn)從所屬板塊數(shù)據(jù)里提取出申萬一級行業(yè)。defget_industry(dm):file_pathos.path.join(data_dir,time,f10,ssbk,dm)ifnotos.path.exists(file_path):return其他withopen(file_path,r,encodingutf-8)asf:datajson.load(f)foritemindata:if所屬板塊initem.get(關(guān)鍵字,):contentitem.get(內(nèi)容,)forpartincontent.split( ):ifpart.startswith(申萬)and行業(yè)inpart:returnpartreturn其他行業(yè)中性化之后就可以把多個(gè)因子合成一個(gè)綜合打分了。最簡單的方法就是等權(quán)平均每個(gè)因子的中性化值加起來除以因子個(gè)數(shù)。如果對某些因子更有信心也可以給不同的權(quán)重。我個(gè)人比較喜歡用等權(quán)因?yàn)楹唵瓮该鞑蝗菀走^擬合。defcalc_composite_score(df,neutral_cols):df_resultdf.copy()df_result[composite_score]df_result[neutral_cols].mean(axis1)returndf_result最后就是排名選股了。把所有股票按綜合打分從高到低排序選前N只就行。N的大小取決于你的資金量一般選30-50只比較合適既能分散風(fēng)險(xiǎn)又不會(huì)因?yàn)楣善碧喽芾聿贿^來。defselect_stocks(df,n30):df_sorteddf.sort_values(composite_score,ascendingFalse)returndf_sorted.head(n)把這些步驟串起來就是一個(gè)完整的基本面因子分析流程。我一般每周跑一次先更新股票列表然后批量讀取財(cái)務(wù)指標(biāo)和行情數(shù)據(jù)計(jì)算因子、中性化、打分選股。整個(gè)過程五千多只股票跑下來大概十幾分鐘效率還可以。實(shí)際使用下來這套系統(tǒng)有幾個(gè)明顯的好處。第一是數(shù)據(jù)完全可控不用擔(dān)心平臺突然停服或者數(shù)據(jù)出錯(cuò)第二是因子計(jì)算邏輯透明可以隨時(shí)調(diào)整優(yōu)化第三是回測方便因?yàn)樗袛?shù)據(jù)都在本地可以很容易地做歷史回測驗(yàn)證因子的有效性。當(dāng)然也有一些需要注意的地方。財(cái)務(wù)指標(biāo)的數(shù)據(jù)更新頻率是每天15:30而且是近四個(gè)季度的數(shù)據(jù)所以做回測的時(shí)候要注意避免未來函數(shù)。還有就是因子的有效性不是一成不變的有些因子在某些市場環(huán)境下表現(xiàn)好換個(gè)環(huán)境可能就失效了所以需要定期評估和更新因子庫。另外我還做了一些擴(kuò)展功能。比如在因子計(jì)算之后會(huì)檢查每只股票的十大股東和股東變化趨勢如果發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)持倉比例高、股東戶數(shù)持續(xù)減少的會(huì)額外加分。還會(huì)結(jié)合資金流向數(shù)據(jù)看看最近主力資金的動(dòng)向作為輔助參考?？偟膩碚f搭建這套系統(tǒng)花了不少時(shí)間但確實(shí)是值得的。它讓我對基本面量化有了更深刻的理解也讓我的投資決策更加理性和系統(tǒng)。如果你也在做類似的事情希望這篇文章能給你一些啟發(fā)。最后說一下我用的數(shù)據(jù)來源。數(shù)據(jù)來自ig50的本地?cái)?shù)據(jù)接口數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)清晰字段定義明確做二次開發(fā)很方便。有需要的朋友可以自己去了解一下。接口說明base/gplist - 滬深京A股列表本地路徑數(shù)據(jù)存放目錄/base/gplist字段說明股票代碼(dm)、股票名稱(mc)、交易所(jys)、是否創(chuàng)業(yè)板(isCy)、是否科創(chuàng)板(isKc)、是否ST(isSt)、是否新股(isNew)time/f10/fi/{股票代碼} - 財(cái)務(wù)指標(biāo)本地路徑數(shù)據(jù)存放目錄/time/f10/fi/{股票代碼}主要字段報(bào)告日期、加權(quán)凈資產(chǎn)收益率(%)、銷售毛利率(%)、銷售凈利率(%)、主營業(yè)務(wù)利潤率(%)、總資產(chǎn)凈利潤率(%)、營業(yè)利潤率(%)、主營業(yè)務(wù)收入增長率(%)、凈利潤增長率(%)、凈資產(chǎn)增長率(%)、總資產(chǎn)增長率(%)、流動(dòng)比率、速動(dòng)比率、資產(chǎn)負(fù)債率(%)等time/real/{股票代碼} - 實(shí)時(shí)行情數(shù)據(jù)本地路徑數(shù)據(jù)存放目錄/time/real/{股票代碼}主要字段代碼、名稱、當(dāng)前價(jià)格、昨收價(jià)、漲跌幅(%)、總市值(元)、流通市值(元)、市盈率(動(dòng)態(tài))、市盈率TTM、市凈率、每股收益、每股凈資產(chǎn)、換手率(%)等time/f10/ssbk/{股票代碼} - 所屬板塊本地路徑數(shù)據(jù)存放目錄/time/f10/ssbk/{股票代碼}主要字段關(guān)鍵字、內(nèi)容包含行業(yè)板塊、概念板塊等信息gitee開源地址github開源地址