石家庄
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SPL 量化系列实践：基本面选股

 

基本面选股条件：

1. 毛利润率不低于30%；

毛利润率=(营业收入-营业成本)/营业收入

2. 净利润率不低于15%；

净利润率=净利润/营业总收入

3. 优化净资产收益率大于等于20%；

优化净资产收益率=经营活动现金流量净额/净资产

4. 优化资产负债率小于50%

优化资产负债率：（负债总额-预收账款）/资产总额

5. 净利润持续增长，每年增长率不低于10%；

净利润增长率=(净利润-前一年净利润)/前一年净利润

6. 净资产持续增长，每年增长率不低于10%；

净资产增长率=(净资产-前一年净资产)/前一年净资产

7. 经营现金流持续增长，每年增长率不低于10%；

经营现金流增长率=(经营活动产生的现金流量净额-前一年经营活动产生的现金流量净额)/ 前一年经营活动产生的现金流量净额

8. 费用率（管理费用和销售费用占毛利润比重）低于40%；

费用率=(管理费用+销售费用)/毛利润

9. 营业利润占利润总额的比重高于70%；

营业利润占利润总额的比重=营业利润/利润总额

10. 销售净利润率大于等于20%；

销售净利润率=净利润/营业收入

11. 营业收入含金量大于1

营业收入含金量=销售商品、提供劳务收到的现金/营业收入

12. 净利润含金量大于1

净利润含金量=经营活动产生的现金流量净额/净利润

13. 货币资金占总资产比重大于等于30%

货币资金占总资产比重=货币资金/总资产

14. 应收款项占营业收入比重小于等于5%

应收款项占营业收入比重=(应收账款+应收票据)/营业收入

15. 优化流动比率大于2

优化流动比率：（流动资产-存货）/（流动负债-预收账款）(好企业较大，大于5，小于1的公司很差)

16. 现金负债总额比率大于等于50%

现金负债总额比率=经营活动产生的现金流量净额/全部负债

17. 分红占净利润比例大于等于30%

分红占净利润比例=分配给普通股股东及限制性股票持有者股利支付的现金/净利润

我们这样定义好公司：

1. 上述17项指标中，前4项必须满足，其余13须至少满足6项。

2. 最近的year_num年内，至少有一般年份满足条件1，而且最近1年必须满足条件1。

我们找到2017年到2023年的好公司，然后以第二年5月1日前最后1个交易日的收盘价买入（signal=1），如果第二年该股票的基本面不满足要求了就以5月1日前的最后一个交易日的收盘价卖出（signal=-1），之所以选择5月1日是因为公司财报最晚的公告日是4月30日。

当空仓且signal=1时，买入（flag=1），买入的股数是200000元能买到的最大股数，如果有仓位且盈利超过inrate或者亏损超过lorate或者signal=-1就以当天的收盘价卖出（flag=-1），卖出股数就是之前买入的股数。

SPL代码


 A B C D
1 =to(2018,2024)
2 =year_num=6
3 =money=200000
4 =inrate=0.5
5 =lorate=0.4
6 =file("IncomeStatement/income_statement.csv").cursor@tc()
7 =A6.select(end_date%10000==1231&&total_revenue&&total_cogs&&ts_code.split(".")(2)!="BJ").fetch@x()
8 =A7.group(ts_code,end_date).(~.maxp(f_ann_date)).sort(ts_code,end_date)
9 =file("BalanceSheet/balance_sheet.csv").cursor@tc()
10 =A9.select(end_date%10000==1231&&ts_code.split(".")(2)!="BJ").fetch@x()
11 =A10.group(ts_code,end_date).(~.maxp(f_ann_date)).sort(ts_code,end_date)
12 =file("CashFlowStatement/cash_flow.csv").cursor@tc()
13 =A12.select(end_date%10000==1231&&ts_code.split(".")(2)!="BJ").fetch@x()
14 =A13.group(ts_code,end_date).(~.maxp(f_ann_date)).sort(ts_code,end_date)
15 =create(ts_code,end_date)
16 for A1 =A16-1

17
=B16-year_num
18
=A8.select((ed=end_date\10000,ed>=B17&&ed<=B16))
19
=B18.group@o(ts_code).select(~.len()==year_num+1)
20
=A11.select((ed=end_date\10000,ed>=B17&&ed<=B16))
21
=B20.group@o(ts_code).select(~.len()==year_num+1)
22
=A14.select((ed=end_date\10000,ed>=B17&&ed<=B16))
23
=B22.group@o(ts_code).select(~.len()==year_num+1)
24
=join@m(B19:income,ts_code;B21:balance,ts_code;B23:cash,ts_code)
25
for B24 =B25.income
26

=B25.balance
27

=B25.cash
28

=C25.new(ts_code,

end_date,

(rvn=if(revenue,revenue,total_revenue),cst=if(oper_cost,oper_cost,total_cogs),gross=rvn-cst,gross/rvn):gross_margin,

n_income/total_revenue:nprofit_margin,

(ca=C27(#),ba=C26(#),ca.n_cashflow_act/ba.total_hldr_eqy_inc_min_int):opt_roe,

ca.n_cashflow_act/ba.total_liab:money_liab_ratio,

n_income/n_income[-1]-1:nprofit_rise,

(pre_ba=if(#==1,,C26(#-1)),ba.total_hldr_eqy_inc_min_int/pre_ba.total_hldr_eqy_inc_min_int-1):nassets_rise,

(pre_ca=if(#==1,,C27(#-1)),ca.n_cashflow_act/pre_ca.n_cashflow_act-1):ncash_rise,

(admin_exp+sell_exp)/gross:exp_ratio,

operate_profit/total_profit:op_profit_ratio,

n_income/rvn:sale_nincome_ratio,

ca.c_fr_sale_sg/rvn:rvn_gold,

ca.n_cashflow_act/n_income:nprofit_gold,

ba.money_cap/ba.total_assets:money_ratio,

(ba.accounts_receiv+ba.notes_receiv)/rvn:rcv_ratio,

(ba.total_liab-ba.adv_receipts)/ba.total_assets:opt_liab_ratio,

(ba.total_cur_assets-ba.inventories)/(ba.total_cur_liab-ba.adv_receipts):opt_current_ratio,

ca.c_pay_dist_dpcp_int_exp/n_income:div_ratio ).to(2,)
29

=C28.fname().to(3,)
30

[>=0.3,>=0.15,>=0.2,<0.5,>=0.1,>=0.1,>=0.1,<0.4,>0.7,>=0.2,>1,>1,>=0.3,<0.05,>2,>=0.5,>=0.3]
31

=C29.(~/C30(#)).concat@c()
32

=C28.((cond=[${C31}],cond.to(4).id()==[true]&&cond.to(5,).count(~)>=C30.len()\2))
33

=C32.count(~)
34

if C33>=year_num\2&&C32.m(-1)
35


=rcd=C28.m(-1),[rcd.ts_code,rcd.end_date]
36


=A15.record(D35)
37 =A15.group(ts_code)
38 for A37 =filename@n(A38.ts_code)/".csv"
39
=A38.(end_date)
40
=file("daily/"/B38).import@tc()
41
=B40.derive(if(#>1, close/ pre_close *factor[-1], close/pre_close):factor)
42
=hfq_fst=B41(1),B41.derive(round(factor/hfq_fst.factor*hfq_fst.close,2): hfq_close,0:signal)
43
=B39.((s=(~\10000+1)*10000,e=(~\10000+1)*10000,[s+430,e+10430])).select(~(2)>B40(1).trade_date)
44
=B43.((s=~(1),e=~(2),[B40.pselect@zb(if(trade_date<=s,0,1):0),B40.pselect@bz1(if(trade_date<=e,0,1):0)]))
45
=s=B44.(~(1)).select(~&&B42(~).trade_date\100==B43(#)(1)\100),B42.calc(s,signal=1)
46
=edate=B42.m(-1).trade_date,e=B44(B43.pselect@a(~[1](1)\10000!=~(2)\10000&&~(2)<=edate)).(~(2)),B42.calc(e,signal=-1)
47
=ps=0,bprice=0,bshare=0,B42.derive(if(ps==0&&signal==1,(ps=1,bprice=hfq_close,1),if(ps!=0&&(signal==-1||hfq_close/bprice>1+inrate||hfq_close/bprice<1-lorate),(ps=0,-1),0)):flag,if(flag==1,bshare=floor(money\close,-2),if(flag==-1,bshare,0)):shares)
48
=B47.select(flag!=0)
49
=@|B48

50 =B49.sort(trade_date)

A2~A5：策略参数，分别是：需要观察的历史年报数、买入时的最大钱数、卖出时的收益阈值、卖出时的亏损阈值。

A6~A14：读取并过滤财报数据，选择最后公告的财报，利润表、资产负债表和现金流量表。

利润表：

..

资产负债表：

..

现金流量表：

..

A15：存储筛选到好公司和年份。

A16代码块：按好公司标准筛选2017年到2023年中每一年的好公司，结果存入A15的序表中。

其中B18~B23筛选出指定年份之前his_fin_num+1个年份（因为要算净利润增长率等所以要多一个年份）的3张报表数据。

B24：按年份和ts_code关联3张报表。

C28：计算需要的财务指标。

C32：看某支股票是否满足某一年是好公司的条件。

C34：选出好公司，将ts_code和end_date存入A15。

下图是A16代码块筛选出的好公司和年份：

..

A38代码块：循环每支股票，计算出买卖点和买卖股数。

其中B41~B42计算后复权收盘价。

B43~B46：确定买入信号signal，

B47：确定flag和shares。

A50：结果按trade_date排序。

..

有了A50的数据，再调用回测接口即可得到回测收益率图和回测指标。

SPL提供了一些高效算法，可以大幅提高计算效率，比如B19中的group@o()，如果数据有序，用@o()选项可以避免哈希的复杂过程，只要比较相邻的数据即可，使分组效率更高；还有B44中的pselect@b()，@b选项可以在数据有序时，用二分法迅速找到所需数据。当然还有其他的高效算法，详细的可以阅读《性能优化》相关内容。

回测收益率图：

..

红色圆点是买入点，绿色方点是卖出点。（因为买入点往往是其他股票的卖出点，所以会被覆盖掉，只显示了绿色方框）。

回测指标：

indicators value
累计收益率(cumulative rate of return) 48.18%
年化收益率(annualized rate of return) 7.02%
年化波动率(annual volatility) 12.6%
夏普比率(sharpe ratio) 0.32
最大回撤(maximum drawdown) 12.05%
投入现金(cash invested) 3692818.22
总资产(total assets) 5472175.22
仓位占比(stock holding ratio) 84.43%
盈利次数(profit times) 28
亏损次数(losses times) 21


balance_sheet_part.rar

cash_flow_part.rar

income_statement_part.rar

dailypart1.rar