一个年化106%的基于量化报告而生成的行业选股策略(含代码)

def rebalance_portfolio(context):    """核心投资组合再平衡函数"""    # 1. 获取当前总资产    total_value = context.portfolio.total_value    if total_value <= 0:        log.error(f"总资产为 {total_value}，无法调仓。")        return    log.info(f"当前总资产: {total_value:.2f}")    # 2. 获取前一个交易日（避免未来数据问题）    # 在开盘前，我们只能使用前一天的数据    trade_days = get_trade_days(end_date=context.current_dt, count=2)    if len(trade_days) < 2:        log.error("无法获取足够的交易日数据")        return    prev_date = trade_days[-2]  # 前一个交易日    # 3. 第一阶段：指数动量轮动（使用前一日数据）    index_momentum = {}    for index_code in g.index_list:        try:            # 使用前一个交易日作为结束日期            index_df = get_price(index_code,                                 count=g.index_momentum_period+1,                                 end_date=prev_date,                                 frequency='daily',                                 fields=['close'])            if index_df is None or len(index_df) < 2:                continue            start_price = index_df['close'].iloc[0]            end_price = index_df['close'].iloc[-1]            momentum = (end_price / start_price) - 1            index_momentum[index_code] = momentum        except Exception as e:            log.warning(f"计算指数 {index_code} 动量失败: {e}")            continue    if not index_momentum:        log.warning("所有指数动量计算失败，使用备用选股。")        final_stocks = get_fallback_stocks(context, prev_date)    else:        # 选择动量最强的指数        sorted_indices = sorted(index_momentum.items(), key=lambda x: x[1], reverse=True)        selected_indices = [item[0] for item in sorted_indices[:g.top_index_count]]        log.info(f"本期强势指数: {[g.index_dict.get(c, c) for c in selected_indices]}")        # 4. 第二阶段：从强势指数中选股        all_candidate_stocks = []        for idx_code in selected_indices:            # 获取指数成分股（使用前一日数据）            idx_stocks = get_index_stocks(idx_code, date=prev_date)            if not idx_stocks:                continue            # 对指数内股票进行可交易性初筛            tradable_in_index = filter_stocks_basic(context, idx_stocks, prev_date)            if len(tradable_in_index) < 5:                continue            # 计算Beta并选股            selected_from_index = select_high_beta_stocks(context, tradable_in_index, idx_code, prev_date)            if selected_from_index:                all_candidate_stocks.extend(selected_from_index)                log.info(f"  指数 {g.index_dict.get(idx_code, idx_code)} 贡献 {len(selected_from_index)} 只候选股。")        if not all_candidate_stocks:            log.warning("指数选股未得到候选股，使用备用选股。")            final_stocks = get_fallback_stocks(context, prev_date)        else:            # 对候选股进行最终可交易性确认            final_stocks = confirm_tradable_stocks(context, all_candidate_stocks, total_value, prev_date)            if not final_stocks:                log.warning("候选股可交易性确认失败，使用备用选股。")                final_stocks = get_fallback_stocks(context, prev_date)    # 5. 执行调仓    if final_stocks:        execute_rebalance(context, final_stocks, total_value, prev_date)    else:        log.error("最终选股列表为空，无法调仓。清空现有持仓。")        clear_all_positions(context)