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因子回测的文章发出后，又有几个朋友跟我要代码，写篇小文回复一下。
先直接给出代码，这次比上次的回测更简单，只要10行就可以了。
在运行本文中的代码前，我假定你已经搞定了上一篇中回测代码的运行，本文中用到的数据与上一篇中完全相同，你需要根据上一篇的内容，先自行构造出premdf(溢价率因子)与day_return( 向前移一天的日收益率)两组数据，具体细节这里不再重复了。
接下来对代码逐行做下解释：
1、定义一个叫group_analysis的函数，需要传入以下参数：因子表factor;收益率表forward_return; 分组数num, 默认为5; 绘图标题, 默认为空。
2、这里用到了pandas自带的两个函数，先用rank函数处理每行数据，得到从小到大排列的序号；再用qcut函数把得到的序号分成5组（实际是num组，为简化描述，后面按5组表述）。这样我们就得到了一张表，这张表的所有值都是1、2、3、4、5或NaN, 代表了它每天属于哪一个分组，NaN表示没有上市交易或已退市。
3、定义一个叫result的表，用来保存计算结果。
4、从1到5循环计算
5、算出每组的平均日收益率序列
6、将每组的平均日收益率序列保存到结果表中，列名为组号
7、计算所有转债的平均日收益率序列并保存到结果表中，列名为base
8、把收益率加1后逐日连乘，就是你们喜闻乐见的净值曲线了，画张图展示
9、把结果表返回一下，方便后面做其他计算
10、以上9行写完了函数，最后一行就是用法，把premdf和day_return传进去，再指定画图标题是“溢价率”，就得到了如下的结果。如果你想分析别的因子，只需要把因子表换一下就可以了。
不多不少，正好10行，需要的拿走。
《20行Python搞定可转债回测》
https://mp.weixin.qq.com/s/ZGth6LLZZQYkpvY11W20Pw
《转债因子全回测》
https://mp.weixin.qq.com/s/RRFpmluNbvR4LPSviCEYaA
《转债因子全回测-续》
https://mp.weixin.qq.com/s/7YsfrGLbfQgSxopwsIWx-A
先直接给出代码，这次比上次的回测更简单，只要10行就可以了。
def group_analysis(factor,forward_return,num=5,title=""):
cutfactor=factor.rank(axis=1).apply(lambda x:pd.qcut(x,num,range(1,num+1)),axis=1)
result=pd.DataFrame()
for group in range(1,1+num):
group_return=forward_return[cutfactor==group].sum(axis=1)/(cutfactor==group).sum(axis=1)
result[group]=group_return
result['base']=(forward_return[~factor.isna()]).sum(axis=1)/(~factor.isna()).sum(axis=1)
(result+1).cumprod().plot(figsize=(12,5),grid=True,title=title);
return result
group_analysis(premdf,day_return,title="溢价率");在运行本文中的代码前，我假定你已经搞定了上一篇中回测代码的运行，本文中用到的数据与上一篇中完全相同，你需要根据上一篇的内容，先自行构造出premdf(溢价率因子)与day_return( 向前移一天的日收益率)两组数据，具体细节这里不再重复了。
接下来对代码逐行做下解释：
1、定义一个叫group_analysis的函数，需要传入以下参数：因子表factor;收益率表forward_return; 分组数num, 默认为5; 绘图标题, 默认为空。
2、这里用到了pandas自带的两个函数，先用rank函数处理每行数据，得到从小到大排列的序号；再用qcut函数把得到的序号分成5组（实际是num组，为简化描述，后面按5组表述）。这样我们就得到了一张表，这张表的所有值都是1、2、3、4、5或NaN, 代表了它每天属于哪一个分组，NaN表示没有上市交易或已退市。
3、定义一个叫result的表，用来保存计算结果。
4、从1到5循环计算
5、算出每组的平均日收益率序列
6、将每组的平均日收益率序列保存到结果表中，列名为组号
7、计算所有转债的平均日收益率序列并保存到结果表中，列名为base
8、把收益率加1后逐日连乘，就是你们喜闻乐见的净值曲线了，画张图展示
9、把结果表返回一下，方便后面做其他计算
10、以上9行写完了函数，最后一行就是用法，把premdf和day_return传进去，再指定画图标题是“溢价率”，就得到了如下的结果。如果你想分析别的因子，只需要把因子表换一下就可以了。
不多不少，正好10行，需要的拿走。
《20行Python搞定可转债回测》
https://mp.weixin.qq.com/s/ZGth6LLZZQYkpvY11W20Pw
《转债因子全回测》
https://mp.weixin.qq.com/s/RRFpmluNbvR4LPSviCEYaA
《转债因子全回测-续》
https://mp.weixin.qq.com/s/7YsfrGLbfQgSxopwsIWx-A
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我怎么觉得你才是那个锤子呢？我哪句话说了楼主无私分享有错了？楼主的分享我也很敬佩好吧。请您就事论事，不要随意脑补别人的话，然后把自己装得像个锤子对着想象出来的钉子一通乱敲。怕你再脑补，最后很明确地再声明一次，对于楼主的无私分享，我不持任何反对意见和不敬，仅仅对于代码行数这个问题表示不认同。
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我只是说了一个事实而已，Python最大的有点是包多库多，资源共享，可以大大提高编程效率，但是不代表语言更简洁，逻辑更有效，运行更通畅，如果非要比行数，我也写个包封装一个函数，然后另一个程序里调用一下，那我是不是可以吹嘘我一行代码搞定？你有意见可以说出来听听你的观点，只是这样空洞的反讽说明不了啥问题。
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chineseumi
- 中国海 · 全栈基金经理
赞同来自: genamax 、圆月风沙 、海浪9999 、v3kk2 、gztom 、 、更多 »
给你点个赞。你的分析验证了我之前一个经验性的判断，转债的投资性价比最高的也是相对最朴素的三个方向。
1. 双低：防守反击，利用转债下有保底，上不封顶的特性（强逻辑）
2. 低溢价：利用转债T+0、涨跌幅限制少以及相对股票打折的特性（强逻辑）。同时股票的动量因子（弱逻辑）
3. 低价：利用纯债+最便宜的虚值看涨期权+最便宜的下调转股价期权。（强逻辑）
这三个夏普>1.5, 低价的债性策略虽然收益低，回撤也低，对回撤更敏感的机构可以考虑。
而对于广大散户，做双低和低溢价都是不错的策略。
不过确实要考虑存在滑点的问题，轮动时卖一般还好，买入操作一不小心滑点可能在0.5%甚至更高，可能实盘会有一定甚至较大的偏离！
1. 双低：防守反击，利用转债下有保底，上不封顶的特性（强逻辑）
2. 低溢价：利用转债T+0、涨跌幅限制少以及相对股票打折的特性（强逻辑）。同时股票的动量因子（弱逻辑）
3. 低价：利用纯债+最便宜的虚值看涨期权+最便宜的下调转股价期权。（强逻辑）
这三个夏普>1.5, 低价的债性策略虽然收益低，回撤也低，对回撤更敏感的机构可以考虑。
而对于广大散户，做双低和低溢价都是不错的策略。
不过确实要考虑存在滑点的问题，轮动时卖一般还好，买入操作一不小心滑点可能在0.5%甚至更高，可能实盘会有一定甚至较大的偏离！
京公网安备 11010802031449号