ChatGPT解释量化交易的代码

ChatGPT真的能看懂个人写的代码。每个参数是啥意思都知道

解释一下量化代码

#2-1 选股模块

def get_factor_filter_list(context,stock_list,jqfactor,sort,p):

yesterday = context.previous_date

score_list = get_factor_values(stock_list, jqfactor, end_date=yesterday, count=1)[jqfactor].iloc[0].tolist()

df = pd.DataFrame(columns=[‘code’,’score’])

df[‘code’] = stock_list

df[‘score’] = score_list

df = df.dropna()

df = df[df[‘score’]>0]

df.sort_values(by=’score’, ascending=sort, inplace=True)

filter_list = list(df.code)[0:int(p*len(stock_list))]

return filter_list

这段代码是一个用于选股的函数，主要步骤如下：

获取当前选股日期的前一天作为数据截止日期；

获取股票列表 stock_list 中对应的某个因子（jqfactor）在截止日期的取值，得到一个 score_list；

构建一个数据框 df，其中 code 列为股票代码，score 列为该股票在该因子上的取值；

去掉数据框中缺失值，筛选出 score 大于 0 的股票；

根据 score 列排序，按 sort 指定的方式进行排序，选取得分最高的前 p * len(stock_list) 支股票，构成筛选出的股票列表 filter_list；

返回 filter_list。

其中，context 是一个包含策略所需全局变量的对象，previous_date 是这个对象的一个属性，代表当前交易日的前一天。get_factor_values 是聚宽平台的函数，用于获取某个因子在一段时间内的取值，pd.DataFrame 是 Pandas 库的一个类，用于构建数据框。

解释这段量化代码

#2-2 选股模块

def get_stock_list(context):

initial_list = get_all_securities().index.tolist()

initial_list = filter_new_stock(context,initial_list)

initial_list = filter_kcb_stock(context, initial_list)

initial_list = filter_st_stock(initial_list)

peg_list = get_factor_filter_list(context, initial_list, ‘PEG’, True, 0.1)

ebit_list = get_factor_filter_list(context, peg_list, ‘EBIT’, True, 0.25)

test_list = get_factor_filter_list(context, ebit_list, ‘turnover_volatility’, True, 0.5)

q = query(valuation.code,valuation.circulating_market_cap).filter(valuation.code.in_(test_list)).order_by(valuation.circulating_market_cap.asc())

df = get_fundamentals(q)

final_list = list(df.code)

return final_list

这段代码是一个选股模块，用于从股票池中筛选出符合条件的股票列表。具体流程如下：

获取所有的股票代码列表：使用get_all_securities()函数获取所有股票的代码，并转换为列表格式。

过滤新股：使用filter_new_stock()函数过滤掉上市时间较短的新股，返回过滤后的股票列表。

过滤科创板股票：使用filter_kcb_stock()函数过滤掉科创板股票，返回过滤后的股票列表。

过滤ST股票：使用filter_st_stock()函数过滤掉ST股票，返回过滤后的股票列表。

根据PEG因子过滤：使用get_factor_filter_list()函数根据PEG因子对上一步得到的股票列表进行过滤，返回过滤后的股票列表。

根据EBIT因子过滤：使用get_factor_filter_list()函数根据EBIT因子对上一步得到的股票列表进行过滤，返回过滤后的股票列表。

根据turnover_volatility因子过滤：使用get_factor_filter_list()函数根据turnover_volatility因子对上一步得到的股票列表进行过滤，返回过滤后的股票列表。

根据流通市值排序：根据选出的股票列表构造一个查询语句，使用get_fundamentals()函数获取相应的基本面数据，并根据流通市值进行排序，最终得到符合条件的股票列表。

返回最终的股票列表。

代码的第5步根据peg因子过滤时，传入的最后一个参数0.1是什么意思

在这段代码中，传入的参数0.1是用来筛选PEG因子得分最高的前10%的股票。具体来说，get_factor_filter_list()函数中的参数p表示要选出PEG因子得分排名前p%的股票，而0.1则表示只选出PEG因子得分排名前10%的股票。换句话说，这个参数的取值可以控制选股的严格程度，值越小则筛选的股票越少，但筛选结果的质量可能会更好。