实现低PE策略的回测（2）

实现低PE策略的回测（二）：除权调整与净值曲线生成

小象实战讲义 · 初阶量化交易：策略编写及系统搭建 本讲义仅用于编程与量化方法教学，不构成任何投资建议。

在完成了择时信号与开盘撮合逻辑后，量化回测系统面临的最后一道核心工程难题在于：持仓股票的除权除息（Corporate Actions）处理与真实账户资产净值（Equity Curve）的精准核算。除权除息必须区分两类公司行动：送转股（10 送 X / 10 转 X）需按市值守恒折算持仓股数；现金分红（10 派 Y 元）则股数不变、派现金额计入现金账户。若回测引擎未能正确处理——送股时不调股数，持仓市值将在除权当日凭空暴跌，造成虚假巨额回撤；派息时误用股数折算公式，持仓股数将被凭空放大，造成资产虚增。

本讲系统讲解基于市值守恒原理的盘前持仓除权除息股数修正算法；详细拆解每日收盘资产净值核算、累计收益率与沪深 300 基准收益率的对比方法；并对第三章从数据采集、因子清洗、股票池构建到撮合回测的全系统工程流水线进行大串联与总结。

💡 核心导读

• 持仓股除权除息的两类公司行动处理：
  • 送转股（10 送 X / 10 转 X）——市值守恒，折算股数： $$\text{Position Value} = Close_{t-1} \times Shares_{t-1} = PreClose_t \times Shares_t$$ $$Shares_t = \text{int}\left( Shares_{t-1} \times \frac{Close_{t-1}}{PreClose_t} \right)$$ 注：若发生 10 送 10，股价由 20 元降为 10 元，持股数由 5,000 股自动修正为 10,000 股，总市值恒定为 10 万元。
  • 现金分红（10 派 Y 元）——股数不变，派现入现金账户： $$Shares_t = Shares_{t-1}, \qquad Cash_t = Cash_{t-1} + Shares_{t-1} \times \frac{Y}{10}$$ 注：10 派 10 即每股派现 1 元，前收价由 20 元降为 19 元；股票市值减少的部分以现金形式回到账户，总资产（税前）守恒。若对派息误用送转的股数折算公式，5,000 股将被凭空放大为约 5,263 股，回测资产严重虚增。
• 资产净值时序（Equity Curve）核算规范：
  • 每日收盘总资产： $$\text{Total Equity}$$t = \text{Cash}t + \sum{i \in \text{Holdings}} (Shares{i, t} \times Close_{i, t})
  • 策略累计收益率： $$\text{Return}_t = \frac{\text{Total Equity}_t - \text{Initial Cash}}{\text{Initial Cash}} \times 100$$
• 第三章全系统工程链路大闭环：
  1. 数据层：Tushare 行情 + 东财财报爬虫入库 MongoDB；
  2. 清洗层：daily_fixing 补齐停牌断点并计算前收价；
  3. 选股层：stock_pool 筛选 $0 < PE < 30$ 标的，7 日动态调仓；
  4. 择时层：10 日均线金叉死叉判定；
  5. 撮合层：盘前除权调整 $\to$ 开盘撮合买卖 $\to$ 盘后结算净值。

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│                    量化交易系统全流程闭环总览                 │
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│ 1. 数据工程 │ │ 2. 因子选股 │             │ 3. 择时信号 │ │ 4. 回测引擎 │
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│ • 行情/财报 │ │ • 0<PE<30   │             │ • 10日均线  │ │ • 除权修正  │
│ • 停牌清洗  │ │ • 7日调仓   │             │ • 边沿金叉  │ │ • 净值曲线  │
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一、持仓除权修正与分红派息的工程细节

在每日 09:15 集合竞价前，回测引擎必须自动执行持仓扫描：

1. 获取今日前收价：从 daily 集合中查询持仓股当天的 pre_close；
2. 比对昨日收盘价：若 $PreClose_t \ne Close_{t-1}$，表明发生除权除息；
3. 判定公司行动类型：查询分红方案数据（如 Tushare 分红送股接口），区分送转股与现金分红——二者处理方式截然不同，不可混用；
4. 送转股：等市值折算股数：按 $Close_{t-1} / PreClose_t$ 比例重新计算持股数量，消除除权造成的市值断裂；
5. 现金分红：股数不变，派现入账：将 $\text{Shares} \times$ 每股派息计入现金账户，股票市值下降与现金增加相互抵消，总资产守恒。（红利税按持股期限差异化征收：持股超 1 年免征，1 个月至 1 年 10%，不足 1 个月 20%；教学回测可先按税前简化，实盘需在结算层扣除。）

二、净值曲线绘制与基准对比

回测输出的核心成果是一张资产净值随时间演变的收益曲线图（Equity Curve）：

• Alpha（超额收益）：低 PE 选股 + 均线择时能否持续跑赢同期大盘指数（如沪深 300）；
• Beta 与回撤控制：在市场暴跌周期中，均线死叉与股票池调出能否及时将仓位变现，实现净值走平或微亏。

📝 动手练一练

下面我们用 Python 编写一段 持仓除权除息自动调整与市值守恒核验脚本，验证在 10 送 10 的高送转事件中，回测系统能否实现持仓股数自动由 5,000 股增至 10,000 股与市值的 100% 精确守恒：

import pandas as pd
import numpy as np

def test_corporate_action_and_equity():
    """
    演示回测系统中持仓除权除息股数自动修正与真实资金净值计算
    市值守恒公式: Shares_new = Shares_old * (Close_old / PreClose_new)
    """
    initial_cash = 100000.0
    shares = 5000  # 初始持有 5000 股
    cash = 0.0
    
    # 模拟发生 10 送 10 除权除息事件 (股价由 20.0 元跳空至 10.0 元)
    close_prev = 20.0        # 昨日收盘价
    pre_close_curr = 10.0    # 今日开盘参考前收价
    
    # 1. 盘前根据市值守恒定律修正持股数量
    adjusted_shares = int(shares * (close_prev / pre_close_curr))
    
    # 2. 市值核验
    val_before = shares * close_prev
    val_after = adjusted_shares * pre_close_curr
    
    print("================ 持仓除权除息自动调整与市值守恒 ================")
    print(f"除权前持股数: {shares} 股, 前收盘价: {close_prev} 元 -> 市值: {val_before:.2f} 元")
    print(f"除权后持股数: {adjusted_shares} 股, 前收价: {pre_close_curr} 元 -> 市值: {val_after:.2f} 元")
    print(f"市值守恒核验: {'100% 守恒无偏差' if val_before == val_after else '存在偏差'}")
    print("==============================================================")

if __name__ == "__main__":
    test_corporate_action_and_equity()

运行结果输出：

================ 持仓除权除息自动调整与市值守恒 ================
除权前持股数: 5000 股, 前收盘价: 20.0 元 -> 市值: 100000.00 元
除权后持股数: 10000 股, 前收价: 10.0 元 -> 市值: 100000.00 元
市值守恒核验: 100% 守恒无偏差
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本章小结

1. 区分两类除权除息处理：送转股利用 $Close_{t-1} / PreClose_t$ 比例动态折算持仓股数（市值守恒），现金分红保持股数不变、派现计入现金账户（总资产守恒）；对派息误用股数折算会凭空放大持仓，是回测资产失真的高频 Bug。
2. 标准净值结算时序：以收盘价核算每日持仓市值，生成规范的资产净值曲线与相对基准收益率。
3. 完成全系统大贯通：第三章成功打通了数据获取、清洗对齐、因子选股、择时注入与撮合回测的全套轻量级量化交易系统。

📋 行动清单 (Action Checklist)

• 运行本讲除权修正代码，验证持仓股数与市值的动态守恒过程；
• 整合第三章所学模块，在本地运行一次完整的低 PE 策略年度历史回测；
• 预习第四章《仓位管理和风险控制功能实现》，探索如何通过资金管理实现长期稳健生存。

— 小象教研组