151-基本面交易策略（Fundamental Trading）
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基本面分析简介
我们先来看一个量化交易策略在本平台的回测曲线和回测数据，该策略在三年期的年化收益率是24.84%，最大回撤为42个点（在2024年初出现严重回撤）。总体来说，这个策略总体是一个正收益系统的策略，但在某些时间阶段出现了大幅波动甚至严重回撤现象。
2023年底和2024年初基本面选股策略结果出现回撤是多种因素综合作用的结果。这些因素相互影响，使得基本面选股在这一时期面临一定的挑战。那么基本面选股究竟是什么呢？本文将简要介绍其思路。
基本面与基本面选股：
- 基本面分析是研究公司财务、经营、市场等因素，以评估股票价值、判断投资潜力并做出决策的方法，常见的分析方向如下。宏观经济层面：经济增长；通货膨胀；利率；货币政策；财政政策。行业层面：行业生命周期；竞争格局；行业政策。公司层面：财务状况；核心竞争力；公司治理。
- 基本面因子选股是一种通过分析上市公司的基本财务数据和经营情况来挑选股票的方法。它主要关注公司的盈利能力、成长性、财务状况等关键指标，如市盈率、市净率、每股收益和现金流量等。这种方法强调选择具有良好经营业绩和稳定增长潜力的公司，从而寻找被低估或具有长期投资价值的股票
基本面分析的步骤
1、确定投资目标与标的
- 明确投资目标：投资者需要先确定自己的投资目标，是短期获利、长期资产增值、获取股息收益还是其他。不同的投资目标将决定后续的策略选择和操作方式。例如，如果是长期资产增值，可能更关注公司的基本面和长期发展潜力；如果是短期获利，可能会结合市场热点和短期波动进行操作。
- 选择投资标的：根据投资目标选择合适的投资标的，如股票、债券、期货、外汇、大宗商品等。不同的投资标的特点和影响因素各异，需要针对性地进行分析。
2、收集信息
- 宏观经济信息：包括国内外经济形势、政府政策（货币政策、财政政策等）、行业发展趋势、宏观经济指标（GDP增长率、失业率、通胀率等）。这些因素会对整体市场产生影响，进而影响到具体投资标的的表现。
- 行业信息：了解所关注行业的竞争格局、市场规模、增长前景、技术创新趋势等。分析行业内的竞争格局可以判断公司在行业中的地位和竞争优势，以及面临的竞争压力。
- 公司信息：深入研究目标公司的基本情况，包括公司的业务模式、产品或服务特点、市场份额、财务状况（资产负债表、利润表、现金流量表等）、管理层能力等。公司的财务状况直接反映了其盈利能力、偿债能力和现金流状况，是评估公司价值的重要依据
3、分析信息
- 宏观经济分析：通过对宏观经济数据和政策的研究，判断宏观经济的走势和对市场的影响。例如，经济增长加速时，企业盈利预期上升，股票市场可能表现较好；而经济衰退时，企业盈利下滑，市场风险增加。此外，货币政策的宽松或紧缩会影响市场的流动性和资金成本，进而影响资产价格。
- 行业分析：运用波特五力模型等工具分析行业的竞争格局，评估行业的吸引力和发展前景。同时，关注行业的周期性和季节性变化，以便更好地把握投资时机。例如，某些行业在特定季节或经济周期阶段需求旺盛，而在其他时候则相对平淡。
- 公司分析：对公司的财务报表进行比率分析，如计算市盈率、市净率、股息率等指标，以评估公司的估值水平；分析公司的盈利能力、偿债能力和运营效率等关键指标的变化趋势，判断公司的经营状况和发展前景。此外，还可以通过分析公司的核心竞争力、品牌价值、技术优势等因素，评估公司的长期投资价值。
4、制定交易策略
- 确定投资逻辑：基于上述分析，总结出明确的投资逻辑。例如，如果认为某公司具有良好的基本面、所处行业前景广阔且当前估值合理，那么投资逻辑可能是长期持有该公司股票，分享公司成长带来的收益。
- 选择交易时机：根据市场情况和基本面因素的变化，选择合适的交易时机。可以采用基本面与技术面相结合的方法，当基本面发出买入信号时，再结合技术分析确定具体的买入点位；卖出时同理，当基本面恶化或达到预期收益目标时，考虑卖出。
- 设定止损和止盈：为了控制风险和保护利润，需要设定合理的止损和止盈点。止损点的设置应根据个人的风险承受能力和投资标的的波动性来确定，一般建议控制在可承受的范围内；止盈点的设置可以根据投资目标和预期收益来确定，当达到预期收益时及时获利了结。
- 资产配置：根据投资目标和风险承受能力，合理配置不同类型的资产。通过分散投资降低单一资产的风险，同时提高投资组合的整体稳定性和收益潜力。例如，可以将资金分配到不同行业、不同规模的股票，以及债券、现金等其他资产上。
5、执行交易策略
- 建立仓位：按照既定的交易策略，逐步建立仓位。注意控制仓位大小，避免一次性投入过多资金导致风险过大。可以根据市场情况和个股的表现，分批买入或卖出。
- 持续跟踪：密切关注投资标的的基本面变化和市场动态，及时调整交易策略。定期对公司的财务状况、行业竞争格局等进行重新评估，确保投资逻辑仍然成立。同时，关注宏观经济环境的变化，如利率调整、政策变动等，以便及时做出应对。
- 风险管理：严格执行止损和止盈策略，控制风险。当市场出现不利变化或个股表现不如预期时，及时止损以避免损失进一步扩大；当达到止盈目标时，果断获利了结，锁定收益。此外，要保持良好的心态和纪律性，不被市场情绪左右，避免盲目跟风或冲动交易。
策略实现步骤
1、A股基础选股
利用基本面因子选股是众多量化交易投资者最喜欢也最常见的方式，一般需要先对股票池进行筛选。在本平台的可视化面板中，交易者可以非常容易地定制选股条件。
在基本面分析中，选股条件可以考虑盈利能力、行业前景、偿债能力等关键要素，筛选出优质且具增长潜力的股票。在本策略中，我们设置的选股条件如图所示，无需利用SQL语言查询数据，也无须要求从指数成分中选股。
2、输入特征
随后进入输入特征模块，从默认数据表cn_stock_prefactors中研究股票的特征。表达式特征设置为total_market_cap AS score
以及open，随后就可以利用高效的分布式集群库进行运行。
在输入特征模块，表达式过滤条件非常重要，本策略执行的过滤策略如下。非st，非科创板，非退市，非停牌，流通市值大于5亿元，净利润同比>30%；营业收入同比>30%；0<市盈率<50；市净率<5。除此之外，list days的阈值如果不经调整，会设置为默认参数90。
在基本面选股中，表达式的其他字段和排序字段均设置为date, instrument。
本平台的可视化程度非常高，可以在文件中展示每一个模块的输出结果，利用.data.read()函数就可以查看某模块的结果。此处执行m2.data.read()函数就可以查看利用SQL语言查询的结果。
3、仓位分配
进行特征输入后，就要进行仓位分配和数据抽取工作。在本策略中，我们设置持仓股票数量为10，分配分数均为1，即不同股票为同一个仓位占比。不过一般来说，量化投资机构进行基本面选股不会平均分配仓位，不同公司盈利能力与增长潜力不同，仓位倾斜也不同。另外，从投资的角度来看，如果按照市值进行排序，不同公司对公司规模的偏好不同，这也会导致不同股票所占的仓位不同。
4、数据抽取
投资者也可以灵活变动数据抽取的开始日期和结束日期。
同理，我们可以利用data.read()函数查阅该模块的输出结果。用户在编写交易策略时，可以实时查看输出结果，与策略的理论结果相对比。例如，下图显示了每个交易日买入和卖出的股票，以及分数及排序，仓位的占比，以及购买价格。
运行代码后，将运行结果与模块的输出对比，发现结果吻合，这说明代码和可视化工作没有问题。
5、高性能回测
量化交易最重要的一步是进行回测，考察回测的效果。本平台提供了高效回测。
进行回测模拟需要初始化函数，每次交易仅需要执行一次该函数。
进行基本面因子选股不需要进行盘前处理和Tick处理等其他额外操作。任何量化交易交易都需要K线处理函数，以确保交易的合规性和历史回测结果的准确性。
tick处理对应了源代码中的m5_handle_data_bigquant_run(context, data)函数，是执行关键。具体函数代码的含义如上图所示。除此之外，还需要设置初始资金为1000000，调仓周期为5天，数据频率为daily更新，成交率限制为1，在“open”点位采取交易，设置基准指数为沪深300指数。参数设置的不同也会导致回测结果的不同，用户可以在本平台自由更改参数，运行其代码，考察交易策略的效果。
代码克隆
https://bigquant.com/codesharev3/38475356-179b-46ab-8c40-06087a01dd7a
我们利用上述代码，就在BigQuant运营环境中得到了基本面因子分析选股后的回测结果。
基本面选股能筛选出优质企业，通过分析财务、行业地位等，找到盈利强、前景佳的股票，注重长期价值，风险相对低。不过，它太依赖数据准确性，信息可能有滞后或偏差，对新兴高成长性小公司易忽略，且市场情绪差时，短期股价波动难避免。
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