低估价值选股法是一位美国传奇式的基金经理人—迈克尔.普里斯提出的。
迈克尔.普里斯的低估价值选股法基于三条原则：
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股价低于资产价值，这一准则是典型的价值投资思想，即相对公司资产价值，股价处于相对低估的水平；
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公司经营阶层持股越高越好，这一准则考虑的是上司公司普遍存在的委托代理问题。公司经营层持股越多，则高级管理层和股票权益持有人的利益目标就越一致，相对的，委托代理间的利益分歧就减少；
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负债越少越好，这一准则考察的是公司的长期负债水平。一家运行良好的低负债公司，不仅能在当下保持健康的运作，也能在未来通过一定的举债来应对突发事件带来的冲击。
结合中国市场的实际情况，我们按如下方法进行选股：
- 股价与每股净值比（市净率）小于2；
- 负债比例低于市场平均值；
- 流动资产至少是流动负债的1.2倍。
本策略运行所基于的环境：python3.8 掘金终端IDE
策略思路
- 在每月第一个交易日的 09：40 分定时获取全市股票；
- 剔除停牌股、st股、退市股和B股；
- 筛选市净率小于2的股票，按市净率将股票进行降序排序的前20只流动资产至少是流动负债的1.2倍，企业负债率低于市场平均值的股票；
- 平不在股票池的仓位，对股票池中的股票进行买入。
策略逻辑
- 第一步：设置参数、设置定时任务
- 第二步：每月第一个交易日定时执行algo任务，按策略思路筛选股票
- 第三步：不在股票池的股票全部卖出，对股票池中的股票进行买入
- 回测期：2019-01-01 08:00:00 到 2021-09-10 16:00:00
- 回测初始资金：1000万
- 手续费：0.0001
- 滑点：0.0001
策略源代码
# coding=utf-8
from __future__ import print_function, absolute_import
from gm.api import *
'''
本策略采用定时任务结构（每月的第一个交易日的09:40:00执行策略algo），建立低估价值选股模型
选取市净率小于2、企业负债率低于市场平均值、流动资产至少是流动负债的1.2倍的20只股票进行买入，
对于不在被选取股票中的有持仓的股票直接平仓。
回测时间：2019-01-01 08：00：00 到 2021-09-10 16：00：00
'''
# 策略中必须有init方法
def init(context):
# 每月的第一个交易日的09:40:00执行策略algo
schedule(schedule_func=algo, date_rule='1m', time_rule='9:40:00')
# 设置买入股票资金比例
context.ratio = 0.8
# 设置股票池的数量
context.num = 20
# 通过get_instruments获取所有的上市股票代码，剔除停牌股和st股
context.stock = get_instruments(exchanges='SHSE, SZSE', sec_types=SEC_TYPE_STOCK, skip_suspended=True,
skip_st=True, fields='symbol, delisted_date', df=True)
def algo(context):
# 获取当前时间
now = context.now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
# 剔除退市股和B股
stocks = context.stock[(context.stock['delisted_date'] > now) & (context.stock['symbol'].str[5] != '9')
& (context.stock['symbol'].str[5] != '2')]['symbol'].to_list()
以上仅展示部分代码，完整代码请点击下方地址获取。
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