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雷达卡
引言:
邢不行的系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python进行量化投资，了解行业研究方向，希望能对大家有帮助。
【历史文章汇总】:https://bbs.pinggu.org/thread-3950124-1-1.html
个人微信：xbx9585，有问题欢迎交流
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开发一个策略80%的时间是在准备数据。
准备增减、持数据还格外的难。
理论上这些数据在交易所官网都可以找到。但官网的数据往往是pdf格式，可读性非常差。
这里推荐大家可以去一些财经网站，比如说「新浪财经」和「东方财富网」，这些网站都会提供结构化的数据，方便你进行阅读、筛选、分析。
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东方财富网的增、减持数据
并且这些数据可以写代码爬取的，对普通玩家非常友好，一定要充分利用好这些免费数据的资源。
当然，财经网站的数据并不一定靠谱，需要仔细筛选排查。例如上图中东方财富网的股东增、减持数据就有不少问题。
为了追求数据的准确性，这次的增减持数据是从需要付费的万得数据库获取的，质量相对靠谱，请放心食用。
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数据展示：
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数据的前半部分
上图中截取了数据的前半部分字段，主要收集整理了股票的增减持情况，其中「持有人类型」共有三类：
1代表个人，2代表股东，3代表高管。
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数据的后半部分
上图中的「n day相对指数涨跌幅」的意思是说，股票在完成增减持完成之后的第「n」天，超过同期沪深300指数的那部分收益率，即所谓的「超额收益」。
所有涨跌幅的计算都已经经过复权处理。
上面只列举了一部分相对涨跌幅数据，实际上我们计算到了10、20、30...200天的相对收益。该数据可以直接微信私信邢不行获取。
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准备好数据之后，就是用Python进行分析。
首先，我们用read_csv函数读取数据：
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DataFrame格式数据的部分截图
然后就是对数据进行筛选，比较关键的条件有三个，分别是「增持方向」 「股东类型」 「变动数量占流通比例」。
我们先对增持方向做一个分类，将增持的分为一组，减持的分为一组，这里我们不妨将参数设置为增持。
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然后我们计算的是，所有被增持股票n天后的平均收益，并作图。
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看看增持之后是否真的会上涨？
运行结果如下：
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注：横坐标代表增持之后的天数，纵坐标代表所有增持股票n天后的平均超额收益。
我们取图中最高的那根粉色柱状图讲解一下图形的含义。
图中所指粉色柱状图横坐标为70天，纵坐标为3.2%。意思是任何股票发出增持公告后，我们就买入持有70天，期间我们平均跑赢沪深300指数3.2个百分点。
持有70个交易日才多赚3.2%？与之前案例中的翻3倍不一样啊，有点小失望。
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继续尝试，我们将持有人类型设置为股东，只取持有人类型「2」。
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股东类型设置为股东
即在只有股东（无高管）增持的情况，看一下效果：
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股东增持后n天收益情况
啊呸！
从这数据显示，单单股东增持后，股价似乎没有任何显著的变化。
再次失望+1。
但还是要保持耐心，做量化投资的，这种失望经历的还少吗？
我们换个方向，既然只看大股东不行，我们试着单看高管增持：
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看看效果如何：
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高管增持后n天收益情况
咦？结果似乎不错噢！
高管增持股票后，股票之后的超额收益很不错，比如70天后超额收益率接近7%。
看来高管比大股东靠谱啊。毕竟高管钱不及董事长多，增持还是要小心谨慎一点。另外高管在公司执行一线，业务细节可能了解的更加全面 。
在有了初步结果后，尝试进一步优化。高管每次增持股份的多少，对之后股价是否有差别影响呢？
我们高管增持股份变动数量占流通比的百分比大于等于2%的数据筛选出来：
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只看该部分数据的结果：
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高管增持2%流通股
不得了！
图中显示，当高管增持2%以上的流通股后买入股票，持股一段时间后，最高超额收益接近14%。
即80个交易日能跑赢大盘15%，那一年下来不就是跑赢大盘60%？这个结果相当不错。
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