【新一配】量化大师系列之价值投资选股策略

国外证券市场比较悠久，曾出现过本杰明·格雷厄姆、彼得·林奇、詹姆斯·奥肖内西、查尔斯·布兰德斯等多位投资大师，这些投资大师有一个共同点，他们在证券市场上保持了常年的稳定持续盈利，他们的投资法则及选股标准在一些著作中有详细的描述。值得欣慰的是，申万宏源证券研究所发布了<申万宏源-申万大师系列价值投资篇> 296系列第一季共20篇研究报告。学习这些报告主要有两个目的：

一是我们自身想去认真的学习经典，复制这些策略本身就是自我学习过程，我们深信向这些被市场证明长期优秀，被后世尊为经典的投资大师学习，必然值得，必有所得；

二是复制和验证大师策略的过程， 会自然的驱使我们更多的从投资逻辑和投资思维上思考收益之源，而不再是不停的数据挖掘和数理分析。大师系列的尝试，于我们是一个求道，而非求术的旅程。

本贴主要是帮助用户怎样开发大师系列的策略，让大家更了解我们的平台，同时帮助大家在我们的平台上开发更丰富的策略。因此我们介绍一种简单的价值投资法来选取股票，规则如下：

策略逻辑：当股票处于价值洼地时，具备投资价值

策略内容：每月月初买入市盈率小于15倍、市净率小于1.5倍的30只股票，持有至下个月月初再调仓

资金管理：等权重买入

风险控制：无单只股票仓位上限控制、无止盈止损
我们测试了15年到19年4月这长达约4年半的时间，发现策略盈利比较稳健，收益曲线如下

整体来看，该策略是正收益系统策略，长期坚持该策略收益是不错的，除了18年量化小年没有盈利，其他年份都是盈利的，即使跨越了股灾和熔断期间，最大回撤也是在17.5%以内，风险可控。

是不是发现我们平台很方便开发策略？之前朋友问我，为什么Python运行速度不是最快但会成为量化的主流语言。其实对于量化研究人员来说，虽然速度是一方面考虑，但更多的是为了验证策略思想，Python语言的优势就是在此，有一个思想就可以很快的将思想验证，然而C++虽然速度快，但要验证一个简单的思想却要编写大量的代码。好比为什么飞机速度快，但市里面上班开汽车就足够了（不考虑其他因素），因为汽车足够灵活。所以，还在犹豫选择什么语言从事量化投资的小伙伴们，Python就是你比较好的选择。本文到此就要结束了，策略的完整代码分享在文末，小伙伴们赶紧 克隆策略吧！

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# 本代码由可视化策略环境自动生成 2019年4月24日 10:55
# 本代码单元只能在可视化模式下编辑。您也可以拷贝代码ÿ