A股量化策略回测实战：从行情数据到绩效评估（第 18 篇）：成长策略

A股量化策略回测实战：从行情数据到绩效评估（第 18 篇）：成长策略

前言

盈利质量看"现在赚不赚"，成长看"将来赚得多不多"。高成长公司往往享受估值溢价，成长因子是动量/趋势之外另一大收益来源。本篇用 hicw 真实的成长能力数据（营收增速、利润增速），做高成长选股，并讨论成长的可持续性与"增速陷阱"。

一、接口原始字段梳理

1）hicw/cz 成长能力

字段来自官网说明（零编造），共 11 个，关键是：

路径：{BASE}/hicw/cz/{licence}（可按 y/q 取报告期）。本篇用 zyzzl（营收增速）、jlrzzl（净利增速）做成长分。

二、自研衍生统计指标

• 营收增速排名 rank(zyzzl)：业务扩张能力。
• 净利增速排名 rank(jlrzzl)：盈利扩张能力。
• 成长综合 growth = z(营收增速) + z(净利增速)（z-score 合成）。
• 质量过滤：净利增速高但营收不增（靠非经常性收益），质量差；两者同高才优。
• 剔除负增长/异常值：增速极端（如 >500%）可能是低基数反弹，需配合绝对值。

三、数据表设计

CREATE TABLE IF NOT EXISTS growth_factor (
yq TEXT NOT NULL,
dm TEXT NOT NULL,
zyzzl REAL, jlrzzl REAL,
growth REAL,
PRIMARY KEY (yq, dm)
);

四、完整代码

4.1 成长打分（z-score）

import sqlite3, json, time, math

BASE = "https://api.biyingapi.com"
LICENCE = "YOUR_LICENCE_HERE"
DB_PATH = "backtest.db"

def biying_api_get_retry(url, timeout=15, max_retry=3):
import urllib.request
last = None
for i in range(max_retry):
try:
req = urllib.request.Request(url, headers={'User-Agent': 'Mozilla/5.0'})
with urllib.request.urlopen(req, timeout=timeout) as r:
return json.loads(r.read().decode('utf-8', 'ignore'))
except Exception as e:
last = e
if i < max_retry – 1:
time.sleep(1 + i)
raise last

def fetch_cz(y=None, q=None):
url = f"{BASE}/hicw/cz/{LICENCE}"
if y:
url += f"?y={y}" + (f"&q={q}" if q else "")
data = biying_api_get_retry(url)
return data if isinstance(data, list) else data.get('data', [])

def _zscore(vals):
n = len(vals)
if n < 2:
return [0.0] * n
m = sum(vals) / n
var = sum((x – m) ** 2 for x in vals) / (n – 1)
sd = math.sqrt(var) if var > 0 else 1.0
return [(x – m) / sd for x in vals]

def growth_score(rows):
"""营收+净利增速 z-score 求和（纯计算）。"""
rev = [float(r['zyzzl']) for r in rows if r.get('zyzzl') is not None]
pro = [float(r['jlrzzl']) for r in rows if r.get('jlrzzl') is not None]
zr, zp = _zscore(rev), _zscore(pro)
out = {}
idx = 0
for r in rows:
if r.get('zyzzl') is not None and r.get('jlrzzl') is not None:
out[r['dm']] = zr[idx] + zp[idx]
idx += 1
return out

def demo_growth():
rows = [
{'dm': 'A', 'zyzzl': 30.0, 'jlrzzl': 40.0},
{'dm': 'B', 'zyzzl': 5.0, 'jlrzzl': 8.0},
{'dm': 'C', 'zyzzl': 50.0, 'jlrzzl': 60.0},
]
print("成长分:", growth_score(rows))

if __name__ == '__main__':
demo_growth()

五、关键业务说明

• 营收与净利要同看：净利高增但营收停滞，可能是卖资产/理财等非经常性收益，不可持续；营收净利双增才健康。
• 增速陷阱：超高增速（>100%）常因前一年基数低（如疫情后复苏），并非真成长；应看"绝对值+持续性"。
• 成长需与估值平衡：高成长股往往贵（高 PE），纯成长策略易买在顶部；与价值结合（GARP）更稳（第 19 篇）。
• 报告期前视：财务数据披露滞后，回测要用"当时已披露"的报告期，不能拿未发布的财报。

六、拓展练习

下篇预告

系列第 19 篇：质量综合打分策略 —— 价值、盈利、成长都是单因子，下一篇把它们统一 z-score 合成一个综合质量分，做出可回测的多因子选股模型。

免责申明：本篇全部代码与回测结果仅作为量化编程与策略研究的学习演示，所有回测均为方法演示，不构成任何投资建议。市场有风险，投资需谨慎。