用Python实现基于排序法的多因子选股模型数据从tushare获取

首先，我们需要导入tushare库和pandas库，以获取股票数据和进行数据处理：

import tushare as ts
import pandas as pd

ts.set_token('your_token_here')  # 替换为自己的token
pro = ts.pro_api()

data = pro.daily(trade_date='20220128')

上述代码中，我们使用了tushare提供的API接口获取了2022年1月28日的股票数据。你需要将'your_token_here'替换为自己在tushare官网申请的token。

接着，我们可以根据需要选择要使用的多因子模型。下面是一个示例，使用了市值和PE两个因子：

# 计算市值因子
data['market_cap'] = data['close'] * data['total_share']

# 计算PE因子
data['pe_ratio'] = data['close'] / data['eps']

# 根据市值因子和PE因子进行排序
data = data.sort_values(['market_cap', 'pe_ratio'], ascending=[False, True])

上述代码中，我们首先计算了市值因子，即股价乘以总股本。然后计算了PE因子，即股价除以每股收益。最后，我们使用sort_values()方法对数据进行排序，先按市值因子降序排列，再按PE因子升序排列。

你可以根据需要选择不同的因子，并对数据进行适当的处理和排序，以构建多因子选股模型。