# strategy7: recommendation based on theme
> 來源:https://uqer.io/community/share/54a3c0bff9f06c276f6519e7
```py
universe=set_universe('HS300')
tickers=''
for stk in universe:
tickers += stk[0:6]+','
tickers=tickers.strip(",")
theme_infos=DataAPI.ThemeThemesGet(ticker=tickers,beginDate='20141201',endDate='20141230',field=['themeID','themeName'])
#建立一個字典theme_id_name_dic,儲存themeID與themeName對應關系
#建立一個字典theme_stk_dic,儲存主題與個股的對應關系
theme_id_name_dic={}
theme_stk_dic={}
for i in range(len(theme_infos)):
ticker = theme_infos.loc[i,'ticker']
if ticker[0]=='6':
ticker += '.XSHG'
else:
ticker += '.XSHE'
themeID = theme_infos.loc[i,'themeID']
themeName = theme_infos.loc[i,'themeName']
#建立themeID與themeName的對應關系
if themeID not in theme_id_name_dic:
theme_id_name_dic[themeID] = themeName
#建立主題與個股的對應關系,其中的stock均不帶后綴
if themeID not in theme_stk_dic:
theme_stk_dic[themeID] = [ticker]
else:
theme_stk_dic[themeID].append(ticker)
#過濾掉無效的主題
filter_theme_id_name_dic={}
filter_stk_theme_dic={}
filter_theme_stk_dic={}
#訓練得到有效主題
for (theme_id,stk_list) in theme_stk_dic.items():
if len(stk_list)>5:
filter_theme_id_name_dic[theme_id] = theme_id_name_dic[theme_id]
filter_theme_stk_dic[theme_id] = stk_list
for (theme_id,stk_list) in filter_theme_stk_dic.items():
for stk in stk_list:
if stk not in filter_stk_theme_dic:
filter_stk_theme_dic[stk] = [theme_id]
else:
filter_stk_theme_dic[stk].append(theme_id)
filter_universe = filter_stk_theme_dic.keys()
```
```py
start = datetime(2013, 6, 23) # 回測起始時間
end = datetime(2014, 12, 23) # 回測結束時間
benchmark = 'HS300' # 策略參考標準
universe = filter_universe # 股票池
capital_base = 100000 # 起始資金
window=1
hold_days=2 #股票持有時間
sell_stk_list=[]
for i in range(hold_days):
sell_stk_list.append({})
def initialize(account): # 初始化虛擬賬戶狀態
add_history('hist',window)
def handle_data(account): # 每個交易日的買入賣出指令
theme_increase_raw={}
theme_increase = {}
n_theme = 6 #挑選漲得最好的幾個主題
n_bigstk1 = 0 #根據過去漲幅挑選龍頭股
n_bigstk2 = 2 #根據過去成交量大小挑選龍頭股
for stk in account.universe:
theme_list = filter_stk_theme_dic[stk]
close_price = account.hist[stk]['closePrice'].iloc[-1]
pre_close_price = account.hist[stk]['preClosePrice'].iloc[0]
increase_rate = (close_price-pre_close_price)*1.0/pre_close_price
sum_turnoverVol = sum(list(account.hist[stk]['turnoverVol']))
num_increase = increase_rate * sum_turnoverVol
#計算主題漲幅
for theme_id in theme_list:
if theme_id not in theme_increase:
theme_increase_raw[theme_id] = [num_increase,sum_turnoverVol]
else:
theme_increase_raw[theme_id][0] += num_increase
theme_increase_raw[theme_id][1] += sum_turnoverVol
for (theme_id,theme_increase_list) in theme_increase_raw.items():
theme_increase[theme_id] = theme_increase_raw[theme_id][0]*1.0/theme_increase_raw[theme_id][1]
#將主題按漲幅排序,排名靠前的挑選出來。
theme_list_sort = sorted(theme_increase.keys(), key = lambda x:theme_increase[x], reverse=True)
good_theme = theme_list_sort[0:n_theme]
buy_list = []
#print 'theme_list_sort:',theme_list_sort
#print 'good_theme',good_theme
#挑選漲幅好的主題對應的龍頭股,漲的多就是龍頭股
for theme in good_theme:
#print account.current_date,theme_id_name_dic[theme],theme_increase[theme]
stk_list = filter_theme_stk_dic[theme]
stk_increase_dic = {}
for stk in stk_list:
if stk not in account.universe: continue
close_price = account.hist[stk]['closePrice'].iloc[-1]
pre_close_price = account.hist[stk]['preClosePrice'].iloc[0]
increase_rate = (close_price-pre_close_price)*1.0/pre_close_price
sum_turnoverVol = account.hist[stk]['turnoverVol'].iloc[window-1]
stk_increase_dic[stk] = [increase_rate,sum_turnoverVol]
stk_list_sort1 = sorted(stk_increase_dic.keys(), key =lambda x:stk_increase_dic[x][0], reverse = True)
stk_list_sort2 = sorted(stk_increase_dic.keys(), key =lambda x:stk_increase_dic[x][1], reverse = True)
#print stk_list_sort[0:n_bigstk]
buy_list += stk_list_sort1[0:n_bigstk1]+stk_list_sort2[0:n_bigstk2]
#買入股票,并將買入信息寫入到賣出股票中
per_money=account.cash/len(buy_list)
sell_next_dic = {}
for stk in buy_list:
amount = int(per_money/account.hist[stk]['closePrice'].iloc[window-1])
order(stk,amount)
sell_next_dic[stk]=amount
sell_stk_list.append(sell_next_dic)
sell_today_dic=sell_stk_list.pop(0)
if sell_today_dic!={}:
for (stk,amt) in sell_today_dic.items():
#如果股票今天不能交易,就下一天再賣
if stk not in account.universe:
sell_stk_list[0][stk]=amt
else:
order(stk,-amt)
```

- Python 量化交易教程
- 第一部分 新手入門
- 一 量化投資視頻學習課程
- 二 Python 手把手教學
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- 量化分析師的Python日記【第2天:再接著介紹一下Python唄】
- 量化分析師的Python日記【第3天:一大波金融Library來襲之numpy篇】
- 量化分析師的Python日記【第4天:一大波金融Library來襲之scipy篇】
- 量化分析師的Python日記【第5天:數據處理的瑞士軍刀pandas】
- 量化分析師的Python日記【第6天:數據處理的瑞士軍刀pandas下篇
- 量化分析師的Python日記【第7天:Q Quant 之初出江湖】
- 量化分析師的Python日記【第8天 Q Quant兵器譜之函數插值】
- 量化分析師的Python日記【第9天 Q Quant兵器譜之二叉樹】
- 量化分析師的Python日記【第10天 Q Quant兵器譜 -之偏微分方程1】
- 量化分析師的Python日記【第11天 Q Quant兵器譜之偏微分方程2】
- 量化分析師的Python日記【第12天:量化入門進階之葵花寶典:因子如何產生和回測】
- 量化分析師的Python日記【第13天 Q Quant兵器譜之偏微分方程3】
- 量化分析師的Python日記【第14天:如何在優礦上做Alpha對沖模型】
- 量化分析師的Python日記【第15天:如何在優礦上搞一個wealthfront出來】
- 第二部分 股票量化相關
- 一 基本面分析
- 1.1 alpha 多因子模型
- 破解Alpha對沖策略——觀《量化分析師Python日記第14天》有感
- 熔斷不要怕, alpha model 為你保駕護航!
- 尋找 alpha 之: alpha 設計
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- Porfolio(現金比率+負債現金+現金保障倍數)+市盈率
- ROE選股指標
- 成交量因子
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- 【基本面指標】Cash Cow
- 量化因子選股——凈利潤/營業總收入
- 營業收入增長率+市盈率
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- 1.4 股東分析
- 技術分析入門 【2】 —— 大家搶籌碼(06年至12年版)
- 技術分析入門 【2】 —— 大家搶籌碼(06年至12年版)— 更新版
- 誰是中國A股最有錢的自然人
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- 【干貨包郵】手把手教你做宏觀擇時
- 宏觀研究:從估值角度看當前市場
- 追尋“國家隊”的足跡
- 二 套利
- 2.1 配對交易
- HS300ETF套利(上)
- 【統計套利】配對交易
- 相似公司股票搬磚
- Paired trading
- 2.2 期現套利 ? 通過股指期貨的期現差與 ETF 對沖套利
- 三 事件驅動
- 3.1 盈利預增
- 盈利預增事件
- 事件驅動策略示例——盈利預增
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- 3.3 牛熊轉換
- 歷史總是相似 牛市還在延續
- 歷史總是相似 牛市已經見頂?
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- 3.5 暴漲暴跌 ? [實盤感悟] 遇上暴跌我該怎么做?
- 3.6 兼并重組、舉牌收購 ? 寶萬戰-大戲開幕
- 四 技術分析
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- 4.2 均線系統
- 技術分析入門 —— 雙均線策略
- 5日線10日線交易策略
- 用5日均線和10日均線進行判斷 --- 改進版
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- 4.8 EMV ? EMV 技術指標的構建及應用
- 4.9 KDJ ? KDJ 策略
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- [技術指標] CMO
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- 4.14 封單量
- 按照封單跟流通股本比例排序,剔除6月上市新股,前50
- 漲停股票封單統計
- 實時計算漲停板股票的封單資金與總流通市值的比例
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- 4.16 K 線分析 ? 尋找夜空中最亮的星
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- 5.1 動量模型
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- 基于Random Forest的決策策略
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- 通過神經網絡進行交易
- 5.10 PAMR · PAMR : 基于均值反轉的投資組合選擇策略 - 修改版
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- 5.14 Z-score Model
- Zscore Model Tutorial
- 信用債風險模型初探之:Z-Score Model
- user-defined package
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- 5.16 DualTrust 策略和布林強盜策略
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- 破解股市泡沫之謎——對數周期冪率(LPPL)模型
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- 通聯情緒指標策略
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- 市值最小300指數
- 流通市值最小股票(新篩選器版)
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- 10% smallest cap stock
- 7.2 羊駝策略
- 羊駝策略
- 羊駝反轉策略(修改版)
- 羊駝反轉策略
- 我的羊駝策略,選5只股無腦輪替
- 7.3 低價策略
- 專撿便宜貨(新版quartz)
- 策略原理
- 便宜就是 alpha
- 八 輪動模型
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- Halloween Cycle
- Halloween cycle 2
- 夏買電,東買煤?
- 歷史的十一月板塊漲幅
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- 銀行股輪動
- 申萬二級行業在最近1年、3個月、5個交易日的漲幅統計
- 8.4 主題輪動
- 快速研究主題神器
- recommendation based on subject
- strategy7: recommendation based on theme
- 板塊異動類
- 風險因子(離散類)
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- Competitive Securities
- Market Competitiveness
- 主題龍頭類
- 九 組合投資
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- 9.2 GMVP · Global Minimum Variance Portfolio (GMVP)
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- 11.1 VWAP · Value-Weighted Average Price (VWAP)
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- 13.1 易經、傳統文化 · 老黃歷診股
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- “優礦”集思錄——分級基金專題
- 基于期權定價的分級基金交易策略
- 基于期權定價的興全合潤基金交易策略
- 二 基金分析
- Alpha 基金“黑天鵝事件” -- 思考以及原因
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- 債券報價中的小陷阱
- 四 利率互換
- Swap Curve Construction
- 中國 Repo 7D 互換的例子
- 第四部分 衍生品相關
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- 如何獲取期權市場數據快照
- 期權高頻數據準備
- 二 期權系列
- [ 50ETF 期權] 1. 歷史成交持倉和 PCR 數據
- 【50ETF期權】 2. 歷史波動率
- 【50ETF期權】 3. 中國波指 iVIX
- 【50ETF期權】 4. Greeks 和隱含波動率微笑
- 【50ETF期權】 5. 日內即時監控 Greeks 和隱含波動率微笑
- 【50ETF期權】 5. 日內即時監控 Greeks 和隱含波動率微笑
- 三 期權分析
- 【50ETF期權】 期權擇時指數 1.0
- 每日期權風險數據整理
- 期權頭寸計算
- 期權探秘1
- 期權探秘2
- 期權市場一周縱覽
- 基于期權PCR指數的擇時策略
- 期權每日成交額PC比例計算
- 四 期貨分析
- 【前方高能!】Gifts from Santa Claus——股指期貨趨勢交易研究