DeepSeek生成的幻方量化股票交易策略和详细的运行代码

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以下是一个基于多因子量化选股策略的Python实现示例。该策略结合动量、估值、波动率等因子进行股票筛选，并包含风险管理模块。 请注意：此为教学示例，不构成投资建议，实际应用需根据市场环境调整参数。 策略框架 ```python 幻方风格多因子量化策略 v1.0 包含： 1. 数据预处理模块 2. 多因子合成模块 3. 组合优化模块 4. 风险管理模块 5. 回测验证模块 … …  一、数据准备模块 ```python import pandas as pd import numpy as np import yfinance as yf import talib from scipy import stats from pypfopt import EfficientFrontier, risk_models, expected_returns # 获取股票池数据（示例用沪深300成分股） def get_data(tickers, start_date, end_date):     ohlc_data = yf.download(tickers, start=start_date, end=end_date)['Adj Close']     returns = ohlc_data.pct_change().dropna()     return ohlc_data, returns # 技术指标计算 def calculate_technical_facto ………………………………