请问RSRS择时基准为沪深300指数的回测在哪？ 我想改成中证500试试

请教下楼主，选股不是一般ROE越高越好么，为什么用了ROE的倒数

@xiaofeiyun123 45行改中证500

很科学嘛，感觉以前学的数学有点用处了

请教一下：计算RSRS斜率指标只在回测开始日期计算一次？不用每天都更新？ 不及时更新会不会造成后期RSRS斜率指标不适用啊？ # 初始化函数，设定基准等等 def initialize(context): set_parameter(context) def set_parameter(context): # 计算2005年1月5日至回测开始日期的RSRS斜率指标 prices = get_price(g.security, '2005-01-05', context.previous_date, '1d', ['high', 'low']) highs = prices.high lows = prices.low g.ans = [] for i in range(len(highs))[g.N:]: data_high = highs.iloc[i-g.N+1:i+1] data_low = lows.iloc[i-g.N+1:i+1] X = sm.add_constant(data_low) model = sm.OLS(data_high,X) results = model.fit() g.ans.append(results.params[1]) #计算r2 g.ans_rightdev.append(results.rsquared)

为什么测试08年以前的测不了？

@柱子嗨翻天 ，不是还有这一段吗？，每天开盘运行 ## 开盘时运行函数 def market_open(context): log.info('函数运行时间(market_open):'+str(context.current_dt.time())) security = g.security # 取得当前的现金 cash = context.portfolio.available_cash # 填入各个日期的RSRS斜率值 security = g.security beta=0 r2=0 if g.init: g.init = False else: # RSRS斜率指标定义 prices = attribute_history(security, g.N, '1d', ['high', 'low']) highs = prices.high lows = prices.low X = sm.add_constant(lows) model = sm.OLS(highs, X) beta = model.fit().params[1] g.ans.append(beta) #计算r2 r2=model.fit().rsquared g.ans_rightdev.append(r2) # 计算标准化的RSRS指标 # 计算均值序列 section = g.ans[-g.M:] # 计算均值序列 mu = np.mean(section) # 计算标准化RSRS指标序列 sigma = np.std(section) zscore = (section[-1]-mu)/sigma #计算右偏RSRS标准分 zscore_rightdev= zscore*beta*r2

@虎王 看到了，谢谢！

希望以后再多贡献些好的策略，策略注释很详尽，100分点赞！

请问我放到金融终端为什么测试不了？ Traceback (most recent call last): File "jqboson\core\entry.py", line 356, in jqboson.core.entry._run File "jqboson\core\engine.py", line 219, in jqboson.core.engine.Engine.start File "jqboson\core\engine.py", line 210, in jqboson.core.engine.Engine._load File "jqboson\core\strategy.py", line 493, in jqboson.core.strategy.Strategy.setup File "jqboson\core\strategy.py", line 518, in jqboson.core.strategy.Strategy._initialize File "jqboson\core\strategy.py", line 431, in jqboson.core.strategy.Strategy.do_strategy_initialize File "jqboson\core\strategy.py", line 432, in jqboson.core.strategy.Strategy.do_strategy_initialize File "F:\JoinQuant-Desktop-Py3\USERDATA\.joinquant-py3\code/12.py", line 19, in initialize set_parameter(context) File "F:\JoinQuant-Desktop-Py3\USERDATA\.joinquant-py3\code/12.py", line 69, in set_parameter model = sm.OLS(data_high,X) File "F:\JoinQuant-Desktop-Py3\Python\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py", line 817, in __init__ hasconst=hasconst, **kwargs) File "F:\JoinQuant-Desktop-Py3\Python\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py", line 663, in __init__ weights=weights, hasconst=hasconst, **kwargs) File "F:\JoinQuant-Desktop-Py3\Python\lib\site-packages\statsmodels\regression\linear_model.py", line 179, in __init__ super(RegressionModel, self).__init__(endog, exog, **kwargs) File "F:\JoinQuant-Desktop-Py3\Python\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 212, in __init__ super(LikelihoodModel, self).__init__(endog, exog, **kwargs) File "F:\JoinQuant-Desktop-Py3\Python\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 64, in __init__ **kwargs) File "F:\JoinQuant-Desktop-Py3\Python\lib\site-packages\statsmodels\base\model.py", line 87, in _handle_data data = handle_data(endog, exog, missing, hasconst, **kwargs) File "F:\JoinQuant-Desktop-Py3\Python\lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 633, in handle_data **kwargs) File "F:\JoinQuant-Desktop-Py3\Python\lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 79, in __init__ self._handle_constant(hasconst) File "F:\JoinQuant-Desktop-Py3\Python\lib\site-packages\statsmodels\base\data.py", line 133, in _handle_constant raise MissingDataError('exog contains inf or nans') statsmodels.tools.sm_exceptions.MissingDataError: exog contains inf or nans

@qwe125 因为要排序，从小到大

这个帖子后来展开了如此多、非常详尽的讨论，真不错。 RSRS是有致命伤的。这个说起比较复杂，统计模型只有high/low，没有考虑open/close、前后交易日，也就是说没有把high/low放在涨跌、阴线阳线的环境下，追究只是统计，在特定的时间段很好，哇噻，厉害，其实，呵呵了。这是金工出身的人最常犯的问题。 金融是要讲道理的，但是只讲道理也不行，还是要经得起统计检验。所以，做交易的要和做金工的合作。

@Gyro 致命伤？能举个例子吗？

@张先生666 使用的是沪深300 ，10年以前样本长度不够会有 nan值。处理下就行了。不行使用上证指数当基准也可以。08年9月 到11月 会有33%回撤

@tjfree 我使用上证指数当基准看了下 08年一路空仓。9月做多到11月回撤38%。不过马上抓住触底反弹 翻倍

@韭菜大户 上证指数没有对应的ETF或股指，而且表现没有沪深300的好。

@Gyro 可以考虑改进下，low取min（前天close,昨天low）,high取max（open，昨天high），这样也许就能包含您说的信息了。说到底还是一个趋势跟踪的思路。

@呵呵你好 你说对了，本质上是15~20的短线趋势。它放在五年的统计记录之上，这是厉害的地方

@Gyro 哈哈，技术类避免不了这个问题，可以参考最近的一篇文章，所有历史数据其实都是样本内。这个择时加上大类资产的配置还是可以做出比较稳定的收益的，配置比例需要调整下