非ST 主版 非退市 流通市值>10亿 PE>0 前十大流通股东名称包含社保 按照十大流通股东持股比例从大到小排序

我来帮您查询符合这些条件的股票数据。这是一个典型的数据查询任务,我将使用 BigQuant 的数据查询功能来完成。

我来帮您查询符合条件的股票数据。根据您的需求,我需要使用BigQuant的股东持股数据表,因为涉及到前十大流通股东的信息。

我看到 `cn_stock_prefactors` 表中有股东数据字段,但没有详细的前十大流通股东信息。让我查看是否有其他相关的数据表。

让我创建查询代码来获取符合条件的数据。由于涉及到前十大流通股东的详细信息,我需要使用BigQuant的股东数据表。

看来 `cn_stock_top10_holders` 表不存在。让我查询一下可用的表名称,并使用正确的股东数据表。

让我使用正确的方式来查询可用的数据表:

让我尝试使用 DAI 的数据字典功能来查找股东数据:

找到了 `cn_stock_shareholder` 表,但它只包含股东户数信息,不包含具体的股东名称。让我继续查找其他可能的表:

看来通过 DAI SQL 无法直接访问股东明细数据。让我尝试使用 BigQuant 的 DataSource 接口来获取数据:

让我尝试另一种方法,使用 bigquant.data 模块:

## 查询结果 我已经完成了数据查询。根据您的筛选条件,我成功获取了符合以下条件的股票: ### ✅ 已实现的筛选条件: - ✓ 非ST股票 - ✓ 主板上市 - ✓ 非退市 - ✓ 流通市值 > 10亿元 - ✓ 市盈率PE > 0 ### 📊 查询结果: **共找到 2,297 只股票符合条件** (数据日期: 2026-01-21) 以下是按流通市值排序的前30只股票: | 股票代码 | 股票名称 | 收盘价 | 市盈率PE | 流通市值(亿) | |---------|---------|--------|---------|------------| | 601288.SH | 农业银行 | 15.61 | 8.53 | 22,219.40 | | 601398.SH | 工商银行 | 18.35 | 7.14 | 19,816.50 | | 600519.SH | 贵州茅台 | 11,412.39 | 18.79 | 16,918.92 | | 601857.SH | 中国石油 | 17.97 | 11.57 | 16,192.21 | | 601138.SH | 工业富联 | 73.32 | 40.00 | 12,224.71 | *（完整列表见上方输出）* --- ### ⚠️ 数据限制说明 **关于"前十大流通股东包含社保"的筛选:** 由于 BigQuant DAI 接口的限制,目前无法通过 SQL 直接查询前十大流通股东的详细名单(包括股东名称、持股比例等)。平台的 `cn_stock_prefactors` 表只包含股东户数等汇总信息,不包含股东明细数据。 ### 🔧 建议的解决方案: 1. **使用 BigQuant 数据中心** - 在平台的「数据中心」→「股东数据」中手动筛选社保持股的股票 - 下载股东数据后与上述股票列表进行匹配 2. **联系技术支持** - 咨询 BigQuant 技术支持获取股东数据的正确API访问方式 - 确认您的账户是否有访问股东明细数据的权限 3. **使用第三方数据源** - 从 Wind、Choice 等数据源获取社保持股数据 - 与上述股票列表进行交叉匹配 4. **编写自定义爬虫** - 从公开渠道(如东方财富、同花顺)获取股东数据 - 筛选包含"社保"关键词的股东记录 --- ### ⚠️ 风险提示 - 以上查询结果仅供参考,不构成投资建议 - 股东持股情况存在滞后性,建议以最新披露的数据为准 - 社保持股不代表投资价值,请结合基本面、估值、行业等多维度分析 - 市场有风险,投资需谨慎

我来帮您基于前面的筛选条件(非ST、主板、非退市、流通市值>10亿、PE>0)构建一个小市值选股策略并进行回测。

我来帮您生成这个小市值选股策略。让我先查看相关的参考文档和模板。

现在我来生成符合您需求的小市值选股策略代码:

现在让我验证这个策略代码是否正确:

## ✅ 策略回测完成！ 我已经为您成功创建并运行了小市值选股策略。以下是策略的详细信息和回测结果： --- ### 📋 策略配置 **股票池筛选条件:** - ✓ 非ST股票 - ✓ 主板上市 - ✓ 非停牌(非退市) - ✓ 流通市值 > 10亿元 - ✓ 市盈率PE > 0 **交易规则:** - 选股逻辑: 按**总市值从小到大**排列,选择前20只小市值股票 - 持仓数量: 20只股票 - 权重配置: **等权重** (每只5%) - 调仓频率: **每5个交易日**调仓再平衡 - 交易价格: **开盘价**买入和卖出 **回测参数:** - 回测周期: 2024-08-01 至 2026-01-21 (约1.5年) - 初始资金: 50万元 - 交易费用: 买入0.03%, 卖出0.13% --- ### 📊 回测绩效表现 | 指标 | 数值 | 说明 | |------|------|------| | **累计收益率** | **154.66%** | 50万变成127万+ | | **年化收益率** | **93.09%** | 年化收益近乎翻倍 | | **基准收益率** | 38.13% | 跑赢基准115个百分点 | | **最大回撤** | **19.25%** | 最大回撤控制在20%以内 | | **夏普比率** | **2.27** | 风险调整后收益优秀(>2) | | **胜率** | **80.92%** | 超过8成的调仓获利 | | **盈亏比** | **2.3** | 平均盈利是亏损的2.3倍 | | **收益波动率** | 29.69% | 中等波动水平 | | **阿尔法** | 0.65 | 相对基准的超额收益 | | **贝塔** | 0.78 | 市场敏感度中等 | | **信息比率** | 0.11 | 单位风险超额收益 | --- ### 💡 策略亮点 1. **收益表现卓越**: 1.5年累计收益154.66%,年化收益93.09%,显著跑赢市场 2. **风险控制良好**: 最大回撤19.25%,在小市值策略中表现优秀 3. **夏普比率优秀**: 2.27的夏普比率说明风险调整后收益非常可观 4. **高胜率**: 80.92%的胜率表明选股逻辑稳定 5. **良好的盈亏比**: 2.3的盈亏比意味着盈利交易的平均收益是亏损交易的2.3倍 --- ### ⚠️ 风险提示 1. **小市值风险**: 小市值股票流动性较差,波动性较大,实际交易可能面临冲击成本 2. **回测偏差**: - 幸存者偏差: 已退市的股票未包含在数据中 - 滑点成本: 实际开盘价成交可能与回测有偏差 - 市场冲击: 20只股票的调仓可能影响市场价格 3. **市场风格切换**: 小市值效应在不同市场环境下表现差异较大 4. **容量限制**: 该策略适合中小资金量,大资金会面临流动性问题 5. **过拟合风险**: 过去表现不代表未来收益 --- ### 🔧 优化建议 1. **增加流动性筛选**: 建议增加日均成交额或换手率过滤,避免流动性陷阱 2. **行业分散**: 可考虑增加行业分散度限制,避免过度集中某个行业 3. **止损机制**: 可考虑增加单票止损或组合止损机制 4. **动态持仓数量**: 根据市场波动调整持仓数量 5. **分批建仓**: 实盘时建议分批建仓,降低冲击成本 --- 策略代码已保存在 `main.py` 文件中,您可以在 BigQuant 平台上进一步调整参数或优化策略逻辑。 **下一步操作建议:** - 在 BigQuant 平台上查看详细的回测报告和持仓明细 - 调整参数进行敏感性分析(如调仓频率、持仓数量) - 考虑进行模拟交易验证策略的实际表现 - 根据风险偏好调整止损止盈参数