1.Python量化交易之指数增强策略（fmz平台）

Python量化交易之指数增强策略（fmz平台）

       指数增强策略原理

       策略收益由两部分组成：Beta收益和Alpha收益。股票Beta收益是源源码指跟随指数获得的市场收益，Alpha收益则是码股通过量化方式优化投资组合获得的超额收益。

       指数增强策略目标是股票在跟踪指数的基础上，调整投资组合以获得更高收益。源源码这涉及到构建评价体系，码股源码开放交流平台对评价高的股票股票增加权重，评价低的源源码股票减少权重。

       构建评价体系的码股手段包括多因子选股、线下打新、股票日内回转（T0）和择时增强等。源源码其中，码股多因子选股是股票函数的源码获取Alpha的主要策略，通过各种因子筛选优质股票。源源码

       指数增强策略步骤

       策略包括四个主要步骤：选择跟踪指数，码股设置股票池，计算调仓指标，以及执行调仓操作。以沪深指数为例，大发系统源码选择成分股权重大于0.%的股票作为股票池，使用MACD和SMA指标来构建评价体系，对评价高的股票增加权重，评价低的股票减少权重。

       步骤1和2已使用Pycharm完成，读者需下载沪深指数数据。回收软件源码通过代码实现步骤3和4，最终获得优化后的投资组合。

       指数增强策略源代码

       实现指数增强策略的代码基于发明者量化交易平台开发，代码可在fmz.cn获取。完成步骤3和4后，代码实现优化后的更新依赖源码成分股列表。

       策略表现

       策略在--至--期间的表现如下：初始净值为，累计收益为.%，年化收益为7.%，夏普比率为0.，年化波动率为1.%，最大回撤为.%。

       结语

       本文提供学习交流使用的指数增强策略内容，代码仅通过模拟盘回测，未经过实盘检验，风险提示同上。策略代码有改进空间，如设置止盈止损点、替换指标等。欢迎读者参与回测和参数调整，提高策略的适应性。

       本文内容仅供参考，不保证百分百正确，欢迎指出错误，一经指出立即改正。如有QMT平台源代码需求，可私戳作者。