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篩選出市值介於20億~30億的股票
選取其中市值最小的三隻股票
然後每天開盤買入，持有5個交易日，然後調倉
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import jqdata

def initialize(context):
    """初始化函式"""
    # 設定參考基準
    set_benchmark('000300.XSHG')
    # 使用真實價格
    set_option('use_real_price', True)
    # 設定成效比例 
    set_option('order_volume_ratio', 1)
    # 股票類每筆交易時的手續費是：買入時佣金萬分之三，賣出時佣金萬分之三加千分之一印花稅, 每筆交易佣金最低扣5塊錢
 

    set_order_cost(OrderCost(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type='stock')
    # 持倉數量
    g.stocknum = 3
    # 交易計時器
    g.days = 0
    # 調倉頻率
    g.refresh_rate = 5
    # 執行函式
    run_daily(trade, 'every_bar')
    
    
def check_stocks(context):
    """股票篩選"""
 

    # 設定條件 
    q = query(
        valuation.code,
        valuation.market_cap
        ).filter(
            valuation.market_cap.between(20, 30)
            ).order_by(
                valuation.market_cap.asc()
                )
    # 選出低市值的股票，構成buy_list
    df = get_fundamentals(q)
    buy_list =
 
 list(df['code'])
    # 過濾掉停牌
    buy_list = filter_paused_stock(buy_list)
    return buy_list[:g.stocknum]
    
    
def filter_paused_stock(stock_list):
    """過濾掉停牌"""
    current_data = get_current_data()
    return [stock for stock in stock_list if not current_data[stock].paused]
    
    
def trade(context):
    """交易函式"""
    if g.days % g.refresh_rate == 0:
        # 獲取持倉列表
        sell_list = list(context.portfolio.positions.keys())
        # 如果有持倉，則賣出
        if len(sell_list) > 0:
            for stock in sell_list:
                order_target(stock, 0)
        # 分配資金
        if len(context.portfolio.positions) < g.stocknum:
            Num = g.stocknum - len(context.portfolio.positions)
            Cash = context.portfolio.cash/Num
        else:
            Cash = 0
        # 選股
        stock_list = check_stocks(context)
        # 買入股票
        for stock in stock_list:
            if len(context.portfolio.positions.keys()) < g.stocknum:
                order_value(stock, Cash)
        # 天計數加1
        g.days = 1
    else:
        g.days += 1

回測結果：

注：本文章為個人學習筆記，參考了一些書籍與官方教程，不作任何商業用途！