2024年9月26日，市场出现了一种轻微的“牛味”。人们都在关注，像概念热度排行榜和行业热度排行榜这样的数据，是否可以纳入量化模型来辅助选股和下单。这涉及到对数据价值的评估，以及量化交易策略的改进。
数据热度排行的种类
量化交易里，各类数据的热度排名各有其重要性。比如，同花顺的ETF热度排名，相关信息被保存在df_etf_hot中。而东方财富的行业热度排名数据，则存储在df_stock_concept里。这些数据来源清晰，为量化交易提供了必要的参考信息。不同来源的数据能够从多个角度展现市场状况。比如，在特定时间段内，同花顺显示的某些ETF热度与东方财富所反映的行业内热度进行关联分析，可以揭示更多有价值的信息。
股票方面有df_hot_stock的人气排行数据，债券ETF的相关信息则有df_bond_etf等。这些数据就好比是拼图的不同部分，若能巧妙组合，或许能打造出更精确的量化交易系统。
数据加入量化模型的意义
在挑选股票时，热度排名信息对做出决策至关重要。以某个行业的热度排名为例，若其热度持续上升，可能表明该行业有潜在的投资价值。在下达交易指令时，恰当的热度数据有助于把握交易时机。以ETF交易为例，当df_etf_hot的数据显示热度达到特定标准，这便可能成为下单的时机。这主要是因为热度常常与价格波动等因素紧密相连。
def get_etf_hot_rank(self):
'''
下载股票人气排行数据，wechat找XD1996CD
'''
from trader_tool.ths_rq import ths_rq
rq=ths_rq()
df_etf_hot=rq.get_etf_hot_rank()
df_etf_hot
info,df=self.get_user_def_data(func=func)
return info,df2023年，某些量化基金曾凭借类似热度数据实现了显著盈利。那时，某些行业的热度一直很高，这些基金依据这些数据精准选股并下单，结果年化收益率相当高。
数据接口与问题解决
量化交易者得益于众多数据接口的便利。正如文中所述，众多数据接口能够一对一解决代码、软件或策略的难题。比如，在处理df_etf_hot等数据入库时遇到的代码错误，或是软件中无法有效运用热度数据的情况，这些接口都能迅速提供帮助。
在一家交易机构，员工们曾因东方财富提供的数据接口故障，未能准确将df_stock_concept数据整合进量化分析模型。经过获得一对一的专业接口援助，系统很快便恢复了正常的运算功能。
def get_hot_stock_rank(self,data_type='xd1996cd',date='hour'):
'''
下载股票人气排行数据，wechat找XD1996CD
'''
from trader_tool.ths_rq import ths_rq
rq=ths_rq()
df_hot_stock=rq.get_hot_stock_rank(data_type='{}',date='{}')
df_hot_stock
.format(data_type,date)
info,df=self.get_user_def_data(func=func)
return info,df热度数据运用中的关键步骤
首先，确保数据的准确收集至关重要。比如，获取同花顺股票热度排行信息，一旦在收集过程中出现失误，后续所有操作都将失去意义。再者，数据的合理存储同样重要，例如df_etf_hot、df_hot_stock、df_stock_concept、df_bond_etf等数据集必须准确保存。在具体的项目操作中，常常会遇到数据存放位置错误或格式不正确的问题。
数据准确获取并妥善保存后，便进入分析与应用阶段。2022年，部分交易者未能正确理解df_stock_concept中的行业热度数据关联，结果造成了交易上的错误。因此，准确的数据分析至关重要，这样才能让数据发挥其应有的价值。
量化交易中的常见问题
def get_stock_industry_rot_rank(self):
'''
获取股票行业热度排行，wechat找XD1996CD
from trader_tool.ths_rq import ths_rq
rq=ths_rq()
df_stock_concept=rq.get_stock_concept_rot_rank()
df_stock_concept
info,df=self.get_user_def_data(func=func)
return info,df量化模型在依赖热度排行数据时，可能会出现不全面的情况。以同花顺ETF的热度排行为例，它可能会忽略其他市场的影响因素。此外，数据更新滞后也是常见问题，比如东方财富债券ETF的数据更新不及时，这会降低df_bond_etf在实时量化决策中的准确性。
小王这位交易员曾因过分信任股票的热门排行榜df_hot_stock而作出不当判断，他忽略了宏观经济环境中的突发变动对股价的潜在影响，结果导致了亏损。
客户要求对量化交易的影响
确保客户需求得到满足至关重要，文中提到要迅速编写代码。若客户希望优先依据热度排行来制定策略，我们应遵照执行。然而，在执行过程中，还需注重数据的科学性，避免仅凭客户要求而忽视现实情况。比如，有客户希望完全依据df_stock_concept中的行业热度数据进行交易，这种做法风险较高，需与客户进行沟通协商。
你认为在量化交易中，热度排行数据的比重应当设定为多少？期待大家的评论参与，同时也很乐意看到大家对这篇文章的点赞与转发。
def get_bond_etf_data(self):
'''
获取债券etf，wechat找XD1996CD
'''
from trader_tool.dfcf_etf_data import dfcf_etf_data
api=dfcf_etf_data()
df_bond_etf=api.get_bond_etf_data()
df_bond_etf
info,df=self.get_user_def_data(func=func)
return info,df
