突然想做个系列，结合自己的学习路程让更多的量化爱好者有机会接触这条路。
这一篇做的是多因子选股篇，结合具体策略来说，说的不好还请大家多多指正。

前言
选股思路来自于前些日子看的一本书《超级成长股》，全篇就讲了两个因子：市销率跟市研率（市值跟研发费用）。
作为翻版小市值收益曲线还是可以的。
选用的是市销率+净利润增长率+营业收入增长率三个因子，先选出市销率最低的30只股票，然后用净利润增长率+营业收入进行等权打分，选出分最高的前十只股票，在优矿平台上实现。
策略部分
选用的语言是Python，这里导入的是3个包，numpy、pandas是python自带的，CAL是优矿自己集成的库

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每一个策略都要有确定回测的区间、相对的基准、股票池、初始资金、策略执行的频率以及佣金

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导入上交所日历、定义三个因子
  相当于在券商开个户

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策略逻辑部分：

def handle_data(account):                  # 每个交易日的买入卖出指令

设定股票池
提取市销率因子 ,这里调取了优矿的因子数据
按市销率，选市销率最小的30只股票
提取市销率最小30只股票的净利润增长率和营业收入增长率数据

    # 营业收入增长率OperatingRevenueGrowRate,处理方法同上

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买入列表   
    buylist = Total_Score.sort('total_score').tail(10).index.tolist()       # 选出评分最高的10只股票
买入判断
    for s in account.valid_secpos.keys():
回测曲线：