@小兵哥 在你的那个帖子里，moneyfund好像给写成了513100 #context.equity = ['510300.XSHG','510500.XSHG','159915.XSHE','510050.XSHG'] context.equity = ['510300.XSHG'] #context.commodities = ['160216.XSHE','518880.XSHG','162411.XSHE'] context.commodities = ['518880.XSHG'] #context.bonds = ['511010.XSHG','511220.XSHG'] context.bonds = ['511010.XSHG'] #context.moneyfund = ['513100.XSHG','513500.XSHG'] context.moneyfund = ['513100.XSHG']

@rolyl 我新克隆了一份小兵哥的策略，全文搜索代码没有发现 510300.XSHG 呀，是不是和其他策略搞混了？

@加菲猫被人注册了 哦，我把这个贴子和"一致性风险度量（桥水全天候为例）" https://www.joinquant.com/post/2116? 搞混了。在那里的MoneyFund写成了513100

@小兵哥 这一段risk_money我觉得有点歧义， 假设正常的选择了5个股票，那么risk_money=总金额的3%没有问题 但是如果调仓时符合条件的股票恰巧没有达到5支，假设总共是4支，那么理论上作为一个综合投资组合，总体可以承受的应该也是3%，但是按这个计算会是4*（0.03/5），得到偏小的可承受风险？ ``` def fun_calPosition(self, context, equity_ratio, bonds_ratio, lowPEG_ratio, portfolio_value): risk_ratio = len(equity_ratio.keys()) risk_money = context.portfolio.portfolio_value * risk_ratio * context.lowPEG_ratio * context.lowPEG_risk_ratio maxrisk_money = risk_money * 1.7 ```

请教小兵哥，为什么计算dailyReturns，要使用 hStocks.resample('D',how='last').pct_change()

@如履薄冰 这个是计算每天的盈亏比，其实就是每天的涨幅和跌幅，因为ES风险评价，不是按每天的价格，而是每天的盈亏额度，当然严格来说可以用181天的数据，因为pct change方法，最早第一天的记录会是0，不过这些应该影响不大

@加菲猫被人注册了 我看这句hStocks.resample貌似就是将非交易日数据填0， ES风险评价中每天的盈亏额度是包含了非交易日计算的，是这样理解吧？

@如履薄冰 这个看个人的理解，没有标准答案。 你可以看小兵哥的一些答复，里面有提到resample是为了插值取样做了非交易日0的填充，而我在这一段的处理，是按照交易日算的，没有进行resample，你也可以两者都试验一下看看差异大不大

@加菲猫被人注册了 这和个人的风险偏好有关系。真正实盘的时候，会约束避免过于集中某个行业以及个股。 本实现没有针对行业的限制，只有针对个股的限制，单个票的仓位太重，市值波动很大的。当然，这也是个人风险取向的问题，可以自由调节。

@小兵哥 兵哥好早~ 昨天后来跑回测的时候，发现15-4-9调仓，清空旧的已有仓位时发现有股票停牌无法交易，试图考虑这种情况，将会强行占据1个仓位，发生时策略改为选4只新股+该停牌股票，并重新计算ratio，代码原本太多，写到后面眼都花了，吼吼 我又有两个问题，俨然成为了一个question maker，还望小兵哥不吝传授下~ 1、交易时这段代码里面的25%是何含义？因为我的理解是30天到期调仓，不管是否25%范围内，都要重新调整股票和比例，而如果是每天监控，股票单日涨跌幅也不会超过10%，不是很理解这里一块 ``` def __fun_tradeStock(context, stock, ratio): total_value = context.portfolio.portfolio_value if stock in moneyfund: self.fun_tradeBond(context, stock, total_value * ratio) else: curPrice = history(1,'1d', 'close', stock, df=False)[stock][-1] curValue = context.portfolio.positions[stock].total_amount * curPrice Quota = total_value * ratio if Quota: if abs(Quota - curValue) / Quota >= 0.25: if Quota > curValue: cash = context.portfolio.cash if cash >= Quota * 0.25: self.fun_trade(context, stock, Quota) else: self.fun_trade(context, stock, Quota) else: self.fun_trade(context, stock, Quota) ``` 2、对单股的风险评价用的是es，而对整个投资组合的风险评价用的是es和var取最小值（策略中用了min函数），这一块有什么特殊用意吗？两边不用统一成都用es评价？

@加菲猫被人注册了 1、第一个没有什么特殊含义，目的是减少交易次数。如果是买入股票，只有市值变动 > 25% 才去交易，否则放弃。 2、第一个问题，风险平价为什么用 ES，不用 VaR？ 我觉得两个都可以的，VaR 是在置信度内的风险平价，ES 是置信度外的风险平价。我比较怂，所以用了 ES。 配仓的时候，为什么VaR、ES 一起用？这个是根据定义来做的。组合起来的效果是：在置信度内（95%），最大损失是 3%（VaR控制）；在置信度外（5%），平均损失是 5.1%（ES控制）

@小兵哥 多谢多谢~

年度最强策略，如果我选就标记No.1。其中最厉害的因子是G，真是成长无敌。我想我可以大幅度简化，只用1/10的幅度的代码基本达到等级别的效果

@小兵哥 你的置信度设置为1.95--95%，这是双向正态分布的置信区间。VAR是单向的，上涨对于多单不是风险，因此95%的置信区间是1.65

@Gyro 谢谢指点，我也去翻翻定义。

感觉该策略在震荡市不太合适，不过算得上是比较好的价值投资策略

运行的时候总是出现： /home/server/y/envs/kuanke/lib/python2.7/site-packages/sqlalchemy/sql/default_comparator.py:153: SAWarning: The IN-predicate on "STK_DIVIDEND.SYMBOL" was invoked with an empty sequence. This results in a contradiction, which nonetheless can be expensive to evaluate. Consider alternative strategies for improved performance. 'strategies for improved performance.' % expr) 什么原因呢？性能太慢？会影响结果吗？

@jazune 应该可以继续运行， 后台报的warning而非error，所以不影响运行，如果要深究，应该是取STK_DIVIDEND.SYMBOL的时候返回空的DataFrame Empty，可以程序里面加判断，存在的时候继续执行

@加菲猫被人注册了 关键是没有打印出具体哪一行引起的，这个就比较不好定位。