国信投资者情绪指数--通过QMT复现策略
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我们发现不管是在趋势市还是在震荡市中，GSISI 择时模型都具有良好的市场解析能力，是一个良好的全天候择时模型。
国信投资者情绪指数择时模型
全天候择时要在应对震荡市又要把握趋势市做出正确的择时判断，本文通过QMT实现了这个因子，并且根据文章的思路实现了策略，策略收益特征如下图。
策略在滑点设置为手续费的2倍，24年并且取得超额年化收益5.68%，当然这只是简单的一个策略，有需要的朋友可以再继续优化这个策略，或者改造这个因子获取更高的收益。
策略模型：
先计算ETF周收益率以及其相对沪深 300 指数的周 Beta 系数，然后测算 ETF周收益率与其周Beta 系数的Spearman 秩相关系数。
策略基本思路：
构建出GSISI因子模型之后在QMT中根据模型计算扩展数据，在策略中使用因子数据作为买卖点的判断。
比如GSISI因子连续出现两次看多信号（>=31.7）就卖出，连续两次看空信号（<=-31.7）就买入。
def init(C):# 初始化交易参数C.ratio = 1 # 设置比例C.sellcode = 24 # 卖出代码A.acct = "39966465" #A.accountType = "STOCK" # 账户类型C.set_account(A.acct)# 多层板块过滤C.spare_list = C.get_stock_list_in_sector('沪深ETF') # 获取核心恒生ETF板块的股票列表# 遍历股票列表，设置最大ETF仓位和最终字典的值for s in C.spare_list:A.position_ratio[s] = 0.2 # 单次下单股数 / 比例A.max_position_ratio[s] = 0.2 # 最大持仓数 / 比例#print(f"股票池: {C.spare_list}")# 调用VBA函数，订阅目标个股的盘中数据C.set_universe(C.spare_list) # 设置目标股票池.........if C.spare_list:for stock in C.spare_list:#有未查到的委托的品种 跳过下单 防止超单#if stock in A.waiting_dict:#print(f"{stock} 查到或存在未撤回委托 {A.waiting_dict[stock]} 暂停后续报单")#continuegsisi = ext_data('GSISI',stock,0,C)gsisi_back = ext_data('GSISI',stock,-1,C)# 止盈止损和卖出条件if position_dict[stock] > 0:# 盈亏比profit = round(position_dict_dPositionProfit[stock] ,4)canUseVol = position_dict_canUseVolume[stock]print(f"代码：{stock}, 持有比例: {position_dict[stock]}，盈亏比: {round(profit*100,2)}%, 可用数量：{canUseVol}")if profit >= 0.06:#止盈msg = f"{now.strftime('%Y%m%d%H%M%S')}_{stock}_sell_all_止盈"sell_etf(stock,canUseVol,C,msg)elif profit <= -0.03:#止损msg = f"{now.strftime('%Y%m%d%H%M%S')}_{stock}_sell_all_止损"sell_etf(stock,canUseVol,C,msg)else:if gsisi < -37.1 and gsisi_back < -37.1:# cost是开仓价格 这里可以补充止损的功能if position_dict[stock] > 0:msg = f"{now.strftime('%Y%m%d%H%M%S')}_{stock}_sell_all"sell_etf(stock,canUseVol,C,msg)else:# 判断是否满足买入条件if gsisi > 37.1 and gsisi_back > 37.1 :hold_num = get_position_hold_num()target_ratio = A.position_ratio[stock]# 计算剩余仓位比例residue_value = A.max_position_ratio[stock] - position_dict[stock]print(f"剩余仓位比例：{residue_value},目标仓位：{target_ratio} ，目前持仓比例：{position_dict[stock]}")if target_ratio > residue_value:target_ratio = residue_value#print(f"代码：{stock},最大持仓比例：{A.max_position_ratio[stock]}，目标持仓比例：{A.position_ratio[stock]}，目前持仓比例：{position_dict[stock]}，target_ratio：{target_ratio}")msg = f"{now.strftime('%Y%m%d%H%M%S')}_{stock}_hold_{round(target_ratio,2)}%"print(msg, end="\n")if target_ratio > 0.1:passorder(23, 1113, A.acct, stock, 14, -1 , target_ratio, "顺势入场",2, msg, C)A.waiting_dict[stock] = msgA.all_order_ref_dict[msg] = time.time()save_local_var()
