1.数据

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ZVT是在fooltrader的基础上重新思考后编写的量化项目，其包含可扩展的数据recorder，api，因子计算，选股，回测，定位为日线级别全市场分析和交易框架。

1.数据

设计要点

schema的稳定性
整个金融市场的属性是稳定的，你需要关注的东西是稳定的，比如k线，比如财务报表，比如资金流.
schema字段的确定性
举个栗子，资产负债表里面无形资产字段，joinquant为intangible_assets，eastmoney为Intangibleasset，如果你直接依赖provider提供的字段来进行后续的计算，将有极大的风险，一家provider不可用，将使整个程序不可用。因此必须将相应的provider的数据转为自己定义的格式。
多provider支持
前面的两个稳定性决定了多provider支持的可行，并为数据的完整性提供了保障，当某家provider数据不能满足需求时，可以多provider互补。当然，还可以利用多provider对数据进行交叉验证。

目前支持的数据:

名称	dataschema	provider	comments
个股资料	Stock	eastmoney	个股和板块为多对多的关系
板块资料	Index	eastmoney,sina	板块有行业,概念,区域三个分类的维度,不同的provider分类会有所不同,个股和板块为多对多的关系
个股日线行情	StockDayKdata	eastmoney,joinquant,netease,sina
指数日线行情	IndexDayKdata	eastmoney,sina	指数本质上也是一种板块,指数对应板块资料中的标的
个股资金流	MoneyFlow	eastmoney,sina
板块资金流	MoneyFlow	eastmoney,sina	对应板块资料里面的标的
分红融资数据	DividendFinancing	eastmoney	企业最后的底线就是能不能给投资者赚钱,此为年度统计信息
分红明细	DividendDetail	eastmoney
融资明细	SPODetail	eastmoney
配股明细	RightsIssueDetail	eastmoney
主要财务指标	FinanceFactor	eastmoney
资产负债表	BalanceSheet	eastmoney
利润表	IncomeStatement	eastmoney
现金流量表	CashFlowStatement	eastmoney
十大股东	TopTenHolder	eastmoney
十大流通股东	TopTenTradableHolder	eastmoney
机构持股	InstitutionalInvestorHolder	eastmoney
高管交易	ManagerTrading	eastmoney
大股东交易	HolderTrading	eastmoney
大宗交易	BigDealTrading	eastmoney
融资融券	MarginTrading	eastmoney
龙虎榜数据	DragonAndTiger	eastmoney

2. api

整个api体系提供统一的查询能力，基本上不需要文档，会使用一个，其他也就会使用了。下面展示几个例子：

社保持仓

In [20]: df = get_top_ten_tradable_holder(start_timestamp='2018-09-30',filters=[TopTenTradableHolder.holder_name.like('%社保%')],order=TopTenTradableHolder.shareholding_ratio.desc())
Out[21]: 
              holder_name    code  shareholding_numbers  shareholding_ratio      change  change_ratio
0             全国社保基金一零三组合  600511            20000000.0              0.0720   5000000.0        0.3333
1             全国社保基金一零三组合  002061            39990000.0              0.0715 -15000000.0       -0.2728
2             全国社保基金六零四组合  002539         
3             全国社保基金六零四组合  002539            38600000.0              0.0637         NaN           NaN

779           全国社保基金一一三组合  601088             9258000.0              0.0005         NaN           NaN
780           全国社保基金四零七组合  601628            10950000.0              0.0004   1500000.0        0.1587
781           全国社保基金四零七组合  601628             9450000.0              0.0003         NaN           NaN

[782 rows x 6 columns]

马云持仓

In [26]: df = get_top_ten_tradable_holder(filters=[TopTenTradableHolder.holder_name=='马云'])
Out[27]: 
   holder_name    code  shareholding_numbers  shareholding_ratio      change  change_ratio
0           马云  002204              460800.0              0.0085         NaN           NaN
1           马云  300027             3912000.0              0.0205         NaN           NaN
2           马云  300027             8319000.0              0.0230         NaN           NaN
3           马云  300027             8319000.0              0.0230         NaN           NaN

22          马云  300027            99780000.0              0.0520         NaN           NaN
23          马云  300027            99780000.0              0.0520         NaN           NaN
24          马云  300027            99780000.0              0.0451         NaN           NaN

2018年报eps前50

In [30]: df = get_finance_factor(start_timestamp='2018-12-31',order=FinanceFactor.basic_eps.desc(),limit=50,columns=[FinanceFactor.code,FinanceFactor.timestamp,FinanceFactor.basic_eps])
Out[31]: 
      code  timestamp  basic_eps
0   600519 2018-12-31    28.0200
1   603444 2018-12-31    10.1200
2   601318 2018-12-31     6.0200
3   000661 2018-12-31     5.9200

47  603393 2018-12-31     2.0900
48  601869 2018-12-31     2.0900
49  600507 2018-12-31     2.0800

更多api和相应的数据，可查看代码:
data schema
data api

3. factor

factor分为两类，过滤器和评分器
MustFactor
ScoreFactor

在一年内有被主人抛弃的个股

In [39]: factor = ManagerGiveUpFactor(the_timestamp='2018-12-31', window=pd.DateOffset(days=365)) 
In [40]: factor.run()
In [41]: factor.df
Out[41]: 
                                  volume  score
security_id     timestamp                      
stock_sh_600031 2018-12-31 -2.618000e+05  False
                2018-12-31 -2.209000e+05  False
                2018-12-31 -2.067667e+05  False
stock_sh_600089 2018-12-31 -2.226000e+03  False
stock_sh_600136 2018-12-31 -7.510333e+06  False
                2018-12-31 -6.791000e+06  False

stock_sz_300635 2018-12-31 -3.922000e+06  False
                2018-12-31 -2.020000e+06  False
stock_sz_300637 2018-12-31 -5.670000e+04  False
                2018-12-31 -5.670000e+04  False
                2018-12-31 -4.723667e+04  False
                2018-12-31 -4.133500e+04  False
                2018-12-31 -4.440800e+04  False
                2018-12-31 -3.937333e+04  False
                2018-12-31 -4.184857e+04  False
stock_sz_300699 2018-12-31 -1.506000e+04  False
                2018-12-31 -3.238000e+04  False
                2018-12-31 -2.784333e+04  False
                2018-12-31 -5.105750e+04  False
                2018-12-31 -4.494400e+04  False
                2018-12-31 -3.756417e+04  False
                2018-12-31 -3.234029e+04  False
                2018-12-31 -3.085900e+04  False

[318 rows x 2 columns]

营收利润增速评分

In [42]: from zvt.factors.finance_factor import *
In [43]: factor = FinanceGrowthFactor(window=pd.DateOffset(days=365), start_timestamp='2017-12-31',end_timestamp='2018-12-31')
In [43]: factor.run() 
In [44]: factor.df
Out[44]: 
                            op_income_growth_yoy  net_profit_growth_yoy
security_id     timestamp                                              
stock_sh_600000 2017-12-31                   NaN                    0.3
                2018-03-31                   NaN                    0.3
                2018-06-30                   NaN                    0.3
                2018-09-30                   NaN                    0.3
                2018-12-31                   NaN                    0.3
stock_sh_600004 2017-12-31                   0.3                    0.3
                2018-03-31                   NaN                    0.3
                2018-06-30                   0.3                    0.3
                2018-09-30                   0.3                    0.3
stock_sh_600006 2017-12-31                   0.3                    NaN
                2018-03-31                   NaN                    NaN
                2018-06-30                   0.0                    0.5
                2018-09-30                   0.0                    0.7
                2018-12-31                   0.0                    0.9
...                                          ...                    ...
stock_sz_300763 2017-12-31                   0.9                    0.9
                2018-12-31                   NaN                    0.3
stock_sz_300765 2017-12-31                   0.3                    NaN
                2018-06-30                   0.3                    0.3
                2018-12-31                   0.5                    0.3
stock_sz_300766 2017-12-31                   0.9                    0.9
                2018-12-31                   0.9                    0.7

[16116 rows x 2 columns]

4. selector

selector不过是各种factor的组合和权重的调整

5. trader

trader不过是selector在时间轴上的应用,然后看其表现

6. 如何贡献代码

6.1 架构图

6.2 贡献方式

测试代码
bug fix
数据源recorder实现
score factor算法
trader
UI
文档教程

联系方式

QQ群:300911873
如果你喜欢该项目,请加星支持一下,并在申请入群时告知github user name.

TreeNewBee / zvt

1.数据

2. api

社保持仓

马云持仓

2018年报eps前50

3. factor

在一年内有被主人抛弃的个股

营收利润增速评分

4. selector

5. trader

6. 如何贡献代码

6.1 架构图

6.2 贡献方式

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简介

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近期动态

TreeNewBee / zvt .gitee-modal { width: 500px !important; }

1.数据

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马云持仓

2018年报eps前50

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在一年内有被主人抛弃的个股

营收利润增速评分

4. selector

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