# ROIC&cashROIC
> 来源:https://uqer.io/community/share/564d30eff9f06c4446b483db
```py
from CAL.PyCAL import *
import numpy as np
from pandas import DataFrame , Series
start = '2015-01-01' # 回测起始时间
end = '2015-11-01' # 回测结束时间
benchmark = 'HS300' # 策略参考标准
universe = set_universe('HS300') # 证券池,支持股票和基金
capital_base = 100000 # 起始资金
freq = 'd' # 策略类型,'d'表示日间策略使用日线回测,'m'表示日内策略使用分钟线回测
refresh_rate = 30 # 调仓频率,表示执行handle_data的时间间隔,若freq = 'd'时间间隔的单位为交易日,若freq = 'm'时间间隔为分钟
cal = Calendar('China.SSE')
def initialize(account): # 初始化虚拟账户状态
pass
def handle_data(account): # 每个交易日的买入卖出指令
today = account.current_date.strftime('%Y%m%d')
yesterday = cal.advanceDate(account.current_date, '-1B', BizDayConvention.Following).strftime('%Y%m%d')
ROIC = {}
cashROIC = {}
# EBITToTOR
EBITToTOR = DataAPI.MktStockFactorsOneDayGet(tradeDate=yesterday,secID=account.universe,field=u"secID,EBITToTOR",pandas="1")
EBITToTOR.drop_duplicates('secID' , inplace= True)
EBITToTOR.set_index('secID' , inplace = True)
# tRevenue : 营业收入
tRevenue = DataAPI.FdmtISAllLatestGet(secID=account.universe,endDate=u"20151101",beginDate=u"20150101",field=u"secID,tRevenue",pandas="1")
tRevenue.drop_duplicates('secID' , inplace= True)
tRevenue.set_index('secID' , inplace = True)
# 自由现金流
freeCF = DataAPI.FdmtCFAllLatestGet(secID=account.universe,endDate=u"20151101",beginDate=u"20150101",field=u"secID,NCFOperateA,purFixAssetsOth,dispFixAssetsOth",pandas="1")
freeCF.drop_duplicates('secID' , inplace= True)
freeCF.set_index('secID' , inplace= True)
# IC : 投入资本
IC = DataAPI.FdmtBSAllLatestGet(secID=account.universe,endDate=u"20151101",beginDate=u"20150101",field=u"secID,TShEquity,LTBorr",pandas="1")
IC.drop_duplicates('secID' , inplace= True)
IC.set_index('secID' , inplace = True)
for s in account.universe:
ROIC[s] = (EBITToTOR['EBITToTOR'][s] * tRevenue['tRevenue'][s] * (1-0.25)) / (IC['TShEquity'][s] + IC['LTBorr'][s])
cashROIC[s] = (freeCF['NCFOperateA'][s] - (freeCF['purFixAssetsOth'][s] - freeCF['dispFixAssetsOth'][s])) / (IC['TShEquity'][s] + IC['LTBorr'][s])
# ROIC
ROIC = Series(ROIC)
ROIC.sort(ascending = False)
ROIC.dropna(inplace = True)
ROIC = ROIC[0:60]
buylist1 = list(ROIC.index)
# cashROIC
cashROIC = Series(cashROIC)
cashROIC.sort(ascending = False)
cashROIC.dropna(inplace = True)
cashROIC = cashROIC[0:60]
buylist2 = list(cashROIC.index)
# buylist为buylist1与buylist2的交集
buylist = list(set(buylist1)&set(buylist2))
print 'buylist', len(buylist)
print buylist
sell_list = [x for x in account.valid_secpos if x not in buylist]
for s in sell_list :
order_to(s,0)
total_money = account.referencePortfolioValue
for s in buylist:
if s in account.valid_secpos:
pass
else:
order(s,total_money/(len(buylist)-len(set(buylist)&set(account.valid_secpos)))/account.referencePrice[s])
```
![](https://box.kancloud.cn/2016-07-30_579cb7360a058.jpg)
```
buylist 24
['601601.XSHG', '601899.XSHG', '000895.XSHE', '000539.XSHE', '600276.XSHG', '600011.XSHG', '600887.XSHG', '000712.XSHE', '600863.XSHG', '600018.XSHG', '000538.XSHE', '600900.XSHG', '002470.XSHE', '600600.XSHG', '600153.XSHG', '002304.XSHE', '600104.XSHG', '000333.XSHE', '600873.XSHG', '600578.XSHG', '000999.XSHE', '002294.XSHE', '601006.XSHG', '600177.XSHG']
buylist 24
['600027.XSHG', '000559.XSHE', '601899.XSHG', '000895.XSHE', '000876.XSHE', '000539.XSHE', '600276.XSHG', '600011.XSHG', '601006.XSHG', '000538.XSHE', '600900.XSHG', '002470.XSHE', '600600.XSHG', '600153.XSHG', '600332.XSHG', '002304.XSHE', '600104.XSHG', '000333.XSHE', '600873.XSHG', '600578.XSHG', '000999.XSHE', '002294.XSHE', '000712.XSHE', '600177.XSHG']
buylist 21
['600276.XSHG', '600900.XSHG', '600104.XSHG', '600011.XSHG', '600887.XSHG', '600873.XSHG', '600027.XSHG', '601006.XSHG', '600663.XSHG', '600018.XSHG', '000538.XSHE', '601899.XSHG', '600863.XSHG', '002470.XSHE', '002304.XSHE', '000999.XSHE', '000895.XSHE', '000876.XSHE', '600153.XSHG', '600177.XSHG', '000712.XSHE']
buylist 22
['601601.XSHG', '600027.XSHG', '000876.XSHE', '600276.XSHG', '600011.XSHG', '600887.XSHG', '600863.XSHG', '000538.XSHE', '002470.XSHE', '600332.XSHG', '002304.XSHE', '601377.XSHG', '600104.XSHG', '000333.XSHE', '600873.XSHG', '601628.XSHG', '002294.XSHE', '600663.XSHG', '000712.XSHE', '600886.XSHG', '601318.XSHG', '600177.XSHG']
buylist 22
['601216.XSHG', '600027.XSHG', '000895.XSHE', '000876.XSHE', '600011.XSHG', '600887.XSHG', '000538.XSHE', '002470.XSHE', '600649.XSHG', '600332.XSHG', '002304.XSHE', '601377.XSHG', '600104.XSHG', '000333.XSHE', '600873.XSHG', '600578.XSHG', '600741.XSHG', '601628.XSHG', '000999.XSHE', '600795.XSHG', '600663.XSHG', '601318.XSHG']
buylist 26
['601216.XSHG', '600340.XSHG', '000876.XSHE', '600276.XSHG', '600011.XSHG', '600887.XSHG', '601006.XSHG', '600018.XSHG', '000538.XSHE', '002470.XSHE', '000069.XSHE', '600332.XSHG', '002304.XSHE', '601377.XSHG', '600104.XSHG', '000333.XSHE', '600578.XSHG', '601628.XSHG', '000999.XSHE', '002294.XSHE', '600795.XSHG', '600663.XSHG', '600863.XSHG', '600060.XSHG', '601318.XSHG', '600177.XSHG']
buylist 28
['002304.XSHE', '601216.XSHG', '600027.XSHG', '601111.XSHG', '601899.XSHG', '000878.XSHE', '600018.XSHG', '000895.XSHE', '600276.XSHG', '600887.XSHG', '601006.XSHG', '601601.XSHG', '601088.XSHG', '002470.XSHE', '000069.XSHE', '600332.XSHG', '600597.XSHG', '601377.XSHG', '600873.XSHG', '600578.XSHG', '600649.XSHG', '601628.XSHG', '002294.XSHE', '600795.XSHG', '600663.XSHG', '600863.XSHG', '601318.XSHG', '600177.XSHG']
```
- Python 量化交易教程
- 第一部分 新手入门
- 一 量化投资视频学习课程
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- 量化分析师的Python日记【第3天:一大波金融Library来袭之numpy篇】
- 量化分析师的Python日记【第4天:一大波金融Library来袭之scipy篇】
- 量化分析师的Python日记【第5天:数据处理的瑞士军刀pandas】
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- 第二部分 股票量化相关
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- 1.1 alpha 多因子模型
- 破解Alpha对冲策略——观《量化分析师Python日记第14天》有感
- 熔断不要怕, alpha model 为你保驾护航!
- 寻找 alpha 之: alpha 设计
- 1.2 基本面因子选股
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- 成交量因子
- ROIC&cashROIC
- 【国信金工】资产周转率选股模型
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- 量化因子选股——净利润/营业总收入
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- 技术分析入门 【2】 —— 大家抢筹码(06年至12年版)
- 技术分析入门 【2】 —— 大家抢筹码(06年至12年版)— 更新版
- 谁是中国A股最有钱的自然人
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- 【干货包邮】手把手教你做宏观择时
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- 2.2 期现套利 • 通过股指期货的期现差与 ETF 对冲套利
- 三 事件驱动
- 3.1 盈利预增
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- 3.3 牛熊转换
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- 3.4 熔断机制 • 股海拾贝之 [熔断错杀股]
- 3.5 暴涨暴跌 • [实盘感悟] 遇上暴跌我该怎么做?
- 3.6 兼并重组、举牌收购 • 宝万战-大戏开幕
- 四 技术分析
- 4.1 布林带
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- 布林带回调系统-日内
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- Even More Conservative Bollinger Bands
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- 4.2 均线系统
- 技术分析入门 —— 双均线策略
- 5日线10日线交易策略
- 用5日均线和10日均线进行判断 --- 改进版
- macross
- 4.3 MACD
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- 4.4 阿隆指标 • 技术指标阿隆( Aroon )全解析
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- 4.6 RSI
- 重写 rsi
- RSI指标策略
- 4.7 DMI • DMI 指标体系的构建及简单应用
- 4.8 EMV • EMV 技术指标的构建及应用
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- 4.14 封单量
- 按照封单跟流通股本比例排序,剔除6月上市新股,前50
- 涨停股票封单统计
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- 五 量化模型
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- 最经典的Momentum和Contrarian在中国市场的测试-yanheven改进
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- 5.2 Joseph Piotroski 9 F-Score Value Investing Model · 基本面选股系统:Piotroski F-Score ranking system
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- 决策树模型(固定模型)
- 基于Random Forest的决策策略
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- simple turtle
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- 5.9 神经网络
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- 5.11 Fisher Transform · Using Fisher Transform Indicator
- 5.12 分型假说, Hurst 指数 · 分形市场假说,一个听起来很美的假说
- 5.13 变点理论 · 变点策略初步
- 5.14 Z-score Model
- Zscore Model Tutorial
- 信用债风险模型初探之:Z-Score Model
- user-defined package
- 5.15 机器学习 · Machine Learning 学习笔记(一) by OTreeWEN
- 5.16 DualTrust 策略和布林强盗策略
- 5.17 卡尔曼滤波
- 5.18 LPPL anti-bubble model
- 今天大盘熔断大跌,后市如何—— based on LPPL anti-bubble model
- 破解股市泡沫之谜——对数周期幂率(LPPL)模型
- 六 大数据模型
- 6.1 市场情绪分析
- 通联情绪指标策略
- 互联网+量化投资 大数据指数手把手
- 6.2 新闻热点
- 如何使用优矿之“新闻热点”?
- 技术分析【3】—— 众星拱月,众口铄金?
- 七 排名选股系统
- 7.1 小市值投资法
- 学习笔记:可模拟(小市值+便宜 的修改版)
- 市值最小300指数
- 流通市值最小股票(新筛选器版)
- 持有市值最小的10只股票
- 10% smallest cap stock
- 7.2 羊驼策略
- 羊驼策略
- 羊驼反转策略(修改版)
- 羊驼反转策略
- 我的羊驼策略,选5只股无脑轮替
- 7.3 低价策略
- 专捡便宜货(新版quartz)
- 策略原理
- 便宜就是 alpha
- 八 轮动模型
- 8.1 大小盘轮动 · 新手上路 -- 二八ETF择时轮动策略2.0
- 8.2 季节性策略
- Halloween Cycle
- Halloween cycle 2
- 夏买电,东买煤?
- 历史的十一月板块涨幅
- 8.3 行业轮动
- 银行股轮动
- 申万二级行业在最近1年、3个月、5个交易日的涨幅统计
- 8.4 主题轮动
- 快速研究主题神器
- recommendation based on subject
- strategy7: recommendation based on theme
- 板块异动类
- 风险因子(离散类)
- 8.5 龙头轮动
- Competitive Securities
- Market Competitiveness
- 主题龙头类
- 九 组合投资
- 9.1 指数跟踪 · [策略] 指数跟踪低成本建仓策略
- 9.2 GMVP · Global Minimum Variance Portfolio (GMVP)
- 9.3 凸优化 · 如何在 Python 中利用 CVXOPT 求解二次规划问题
- 十 波动率
- 10.1 波动率选股 · 风平浪静 风起猪飞
- 10.2 波动率择时
- 基于 VIX 指数的择时策略
- 简单低波动率指数
- 10.3 Arch/Garch 模型 · 如何使用优矿进行 GARCH 模型分析
- 十一 算法交易
- 11.1 VWAP · Value-Weighted Average Price (VWAP)
- 十二 中高频交易
- 12.1 order book 分析 · 基于高频 limit order book 数据的短程价格方向预测—— via multi-class SVM
- 12.2 日内交易 · 大盘日内走势 (for 择时)
- 十三 Alternative Strategy
- 13.1 易经、传统文化 · 老黄历诊股
- 第三部分 基金、利率互换、固定收益类
- 一 分级基金
- “优矿”集思录——分级基金专题
- 基于期权定价的分级基金交易策略
- 基于期权定价的兴全合润基金交易策略
- 二 基金分析
- Alpha 基金“黑天鹅事件” -- 思考以及原因
- 三 债券
- 债券报价中的小陷阱
- 四 利率互换
- Swap Curve Construction
- 中国 Repo 7D 互换的例子
- 第四部分 衍生品相关
- 一 期权数据
- 如何获取期权市场数据快照
- 期权高频数据准备
- 二 期权系列
- [ 50ETF 期权] 1. 历史成交持仓和 PCR 数据
- 【50ETF期权】 2. 历史波动率
- 【50ETF期权】 3. 中国波指 iVIX
- 【50ETF期权】 4. Greeks 和隐含波动率微笑
- 【50ETF期权】 5. 日内即时监控 Greeks 和隐含波动率微笑
- 【50ETF期权】 5. 日内即时监控 Greeks 和隐含波动率微笑
- 三 期权分析
- 【50ETF期权】 期权择时指数 1.0
- 每日期权风险数据整理
- 期权头寸计算
- 期权探秘1
- 期权探秘2
- 期权市场一周纵览
- 基于期权PCR指数的择时策略
- 期权每日成交额PC比例计算
- 四 期货分析
- 【前方高能!】Gifts from Santa Claus——股指期货趋势交易研究