聚宽平台如何编写季末弱基回补策略？（附 Python 源码）

季末弱基回补策略逻辑设计

季末弱基回补策略的核心逻辑在于：部分基金在季度末由于机构调仓、赎回压力或 window dressing（橱窗粉饰）效应，导致净值短期内出现非理性下跌（表现较弱）。而在新季度开始后，随着资金回流和市场情绪修复，这些被超卖的弱势基金大概率会迎来估值修复（回补）。

在聚宽（JoinQuant）平台上，我们可以通过以下步骤实现该策略：

1. 基金池筛选：选择流动性较好的上市基金（如ETF、LOF），避免场外基金申赎的T+2延迟。
2. 弱势基金识别：在季末前（如3月、6月、9月、12月的倒数第5个交易日），计算基金在过去一个季度的累计收益率，找出跌幅最大（或表现最弱）的Top N只基金。
3. 买卖规则：
   • 买入：在季末倒数第1个交易日收盘前，买入识别出的弱势基金。
   • 卖出：在新季度开始后的第10个交易日（或达到预设止盈点）进行平仓，锁定回补收益。

聚宽 API 核心函数

• get_all_securities(['etf', 'lof'])：获取所有上市基金列表。
• get_price(security, start_date, end_date, fields=['close'])：获取基金历史收盘价以计算季度收益率。
• run_monthly(func, monthday, time)：设定在特定月份的特定交易日运行筛选与交易逻辑。

策略 Python 源码实现

以下是基于聚宽 API 编写的完整策略代码：

import pandas as pd
import numpy as np
from jqdata import *

def initialize(context):
    # 设定基准
    set_benchmark('000300.XSHG')
    # 开启动态复权模式(真实价格)
    set_option('use_real_price', True)
    
    # 设定初始资金与手续费
    set_order_cost(OrderCost(open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type='fund')
    
    # 定义全局变量
    g.buy_list = []
    g.hold_days = 0
    g.max_hold_days = 10 # 新季度开始后持有10个交易日
    
    # 运行函数：每月倒数第5个交易日运行筛选逻辑（季末月为3, 6, 9, 12）
    run_monthly(check_weak_funds, monthday=-5, time='9:30')
    # 每日运行检查卖出逻辑
    run_daily(market_open, time='every_bar')

def check_weak_funds(context):
    # 仅在季末月（3, 6, 9, 12月）进行筛选
    current_month = context.current_dt.month
    if current_month not in [3, 6, 9, 12]:
        return
        
    log.info(f"进入季末月 {current_month}，开始筛选弱势基金...")
    
    # 获取所有上市ETF和LOF基金
    funds = list(get_all_securities(['etf', 'lof'], date=context.current_dt.date()).index)
    
    # 获取过去60个交易日（约一个季度）的基金价格数据
    end_date = context.previous_date
    hist = get_price(funds, count=60, end_date=end_date, frequency='daily', fields=['close'], panel=False)
    
    # 计算每只基金过去一季度的收益率
    returns = {}
    for fund in funds:
        fund_data = hist[hist['code'] == fund]
        if len(fund_data) >= 60:
            close_prices = fund_data['close'].values
            ret = (close_prices[-1] - close_prices[0]) / close_prices[0]
            returns[fund] = ret
            
    # 转换为 Series 并排序，找出表现最弱（跌幅最大）的前5只基金
    returns_series = pd.Series(returns).sort_values()
    g.buy_list = list(returns_series.head(5).index)
    log.info(f"筛选出的季末弱势基金为: {g.buy_list}")

def market_open(context):
    # 1. 卖出逻辑：如果持有达到最大持有天数，则平仓
    if g.hold_days >= g.max_hold_days:
        for fund in list(context.portfolio.positions.keys()):
            order_target(fund, 0)
            log.info(f"持有期满，卖出基金: {fund}")
        g.hold_days = 0
        g.buy_list = [] # 清空买入列表
        
    # 2. 买入逻辑：在季末倒数第1个交易日买入
    # 此处简化为：当g.buy_list不为空，且当前账户未持仓时，在季末最后几天全仓买入
    if g.buy_list and len(context.portfolio.positions) == 0:
        # 检查是否是季末的最后两个交易日
        # 简单起见，在筛选出弱势基金后，下一个交易日直接买入
        cash = context.portfolio.available_cash
        if cash > 0:
            value_per_fund = cash / len(g.buy_list)
            for fund in g.buy_list:
                order_value(fund, value_per_fund)
                log.info(f"买入弱势基金: {fund}, 金额: {value_per_fund}")
            g.hold_days = 1
    elif len(context.portfolio.positions) > 0:
        # 如果已持仓，每日累加持有天数
        g.hold_days += 1