股票筛选

相比其他方法,通过量化进行股票筛选的方式有以下优势: 系统性:量化筛选方法基于明确的规则和算法,对股票进行全面的扫描和评估,确保每只股票都按照统一的标准进行处理。 客观性:通过数学模型和统计分析,量化筛选减少了人为的主观判断和情绪干扰,使选股过程更加科学和客观。 效率性:量化方法能够快速处理大量数据,并在短时间内给出筛选结果,提高了投资决策的效率。 可复制性:明确的筛选规则和算法使得选股过程易于复制和验证,增强了策略的一致性和可靠性。 常见的量化股票筛选因子: 基本面因子:包括财务比率(如市盈率、市净率)、成长性指标(如收入增长、利润增长)等,用于评估公司的财务状况和成长潜力。 技术面因子:如价格动量、成交量、相对强弱指数等,用于分析股票的市场走势和交易信号。 市场情绪因子:如投资者情绪指数、卖空比例等,反映了市场参与者对当前股票的看法和预期。 质量因子:如盈利能力稳定性、资产质量、管理层质量等,用于评估公司的经营质量和长期竞争力。 风险因子:如波动率、贝塔系数、下行风险等,用于衡量股票的风险水平。 量化股票筛选的步骤: 定义投资目标:明确投资策略的目标,如追求高收益、低风险或特定行业配置等。 选择筛选因子:根据投资目标,选择相关的量化因子作为筛选标准。 数据获取与处理:收集并清洗股票数据,确保数据的准确性和一致性。 建立筛选模型:利用统计分析和机器学习等技术,建立筛选模型来评估股票。 回测与验证:在历史数据上进行回测,验证筛选模型的有效性和稳定性。 实时监控与调整:实时监控市场动态和公司公告,根据需要对筛选模型和条件进行调整。 注意事项: 数据质量:确保使用的数据准确、完整且及时更新,以避免基于错误数据做出筛选决策。 过拟合风险:在建立筛选模型时,要注意避免过度拟合历史数据,以免模型在未来市场上失效。 多元化考虑:在选择筛选因子时,考虑多元化因素,避免过度集中在某一类因子上,以提高策略的稳健性。 动态适应性:市场环境和公司状况是不断变化的,筛选方法和模型需要具备一定的动态适应能力。 通过科学、客观的量化股票筛选方法,投资者能够更准确地识别出符合自己投资目标和风险承受能力的股票,从而提高投资成功的概率。 然而,投资者在使用量化筛选方法时也应认识到市场的复杂性和不确定性,保持谨慎和灵活的投资态度。

小市值策略:挖掘市场潜力

策略介绍

小市值策略是一种经典的量化投资策略,旨在通过筛选市值较小的股票,并根据市值对股票进行排序,选取市值最小的一部分股票进行投资。这种策略基于小市值股票在某些市场条件下可能具有较高的增长潜力和投资回报率。

策略背景

小市值策略的理论基础可以追溯到Fama-French三因素模型。该模型指出,除了市场风险外,股票的收益还与市值和账面市值比有关。具体来说,小市值股票通常具有更高的预期回报,因为小市值公司相对于大市值公司在市场上更容易被低估,从而在未来具有更大的增长潜力。此外,小市值公司通常具有较高的灵活性和创新能力,能够迅速适应市场变化和抓住新的商业机会,这进一步增强了其投

更新时间:2024-06-30 07:28

处理持仓中的ST和退市股

导语

主要思想:对已有的持仓和要买入的股票名称每天判断是否含有ST或退,并及时卖出/阻止买入

步骤

  • 增加M9、M10提取股票名称传入回测引擎;
  • K线处理函数把当日持仓数据连接上传入的股票名称;
  • 在调仓时先判断卖出ST、退市股;
  • 正常处理调仓,判断是否重复卖出;

策略源码

[https://bigquant.com/codesharev2/a4e5d08b-183d-4e4b-9acc-e4f44eb1605b](https://bigquant.com/codesharev2/a4e5d08b-183d-4e4b-9acc-e4f44eb160

更新时间:2024-06-12 02:55

如何筛选月内涨幅大于10%,小于30%的股票?

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/9ac7cfd7-5bcf-41a5-9577-f84f671d5cd3

\

更新时间:2024-06-07 10:55

周线计算指标

7月30日Meetup 策略模板:

策略案例


https://bigquant.com/experimentshare/062a0182231e49f7996b0543e7acad48

\

更新时间:2024-06-07 10:55

多因子选股如何筛选有效因子

问题

多因子选股如何筛选有效因子

回答

参考研报:

  1. 多因子系列之一:华泰多因子模型体系初探-华泰证券-20160921
  2. 多因子系列之二:华泰单因子测试之估值类因子-华泰证券-20160929

因子分析参考:

  1. [因子分析](https://bigquant.com/wiki/doc/yinz

更新时间:2024-06-07 10:55

如何对1-3日内上涨的股票进行标注

问题

freestyle996+如何运用股票标注的方法对1-3日内上涨的股票进行标注?

视频回放

https://www.bilibili.com/video/BV1uP4y1R7kh/?spm_id_from=333.999.0.0

策略源码

[https://bigquant.com/experimentshare/0a4bb333c1bb4f4e91d7701a3538f6f4](https://bigquant.co

更新时间:2024-05-21 09:10

A股股票过滤模块

https://bigquant.com/experimentshare/116fdc30e1944051ba43f73e74837776

\

更新时间:2024-05-20 07:21

StockRanker选股+随机森林大盘风控

更新

本文内容对应旧版平台与旧版资源,其内容不再适合最新版平台,请查看新版平台的使用说明

新版量化开发IDE(AIStudio):

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略:

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新时间:2024-05-17 07:25

投研小组分享区

更新时间:2023-08-16 09:10

策略自动产生之二:筛选策略

摘要

前情回顾:传统上,研究人员需要以劳动密集型的方法去研究因子,因子组合和规则组合。这样的方法是低效的,非常像工业化之前的手工作坊。

本方法针对现有技术存在的不足,依靠当今强大的计算力,提供一种能满足用户预期收益风险需求的、高效的自动批量产生交易策略的方法。

去伪存真:自动产生出来的策略并不能直接用,而是需要策略研究员的进一步筛选。我们给策略研究员提供了一系列能够避免未来函数、过度拟合和贴合实际交易环境的方法

具体实践:

避免未来函数——推进分析+模拟盘

过拟合——参数敏感性分析+主观归因

策略周期——最大回撤失效+预测值和实际值IC判别法

更新时间:2023-06-13 06:53

分析师超预期因子选股策略-中信建投-20200402

摘要

本文主要介绍超预期幅度因子的定义、分析师超预期股票收益特征分析和分析师超预期选股策略的构建。首先我们介绍精确到单季度的净利润超预期幅度ESP因子算法,然后我们对超预期股票的收益特征进行分析,发现EP_TTM和过去一个月收益率两个风格因子可以很好地解释超预期股票的收益来源。最后每月底根据EP_TTM和过去一个月收益率两个风格因子限定样本池,然后选取净利润超预期幅度最大的20只股票构建超预期20组合。组合基本上每年稳定战胜中证500指数,可以作为中证500增强的补充组合。

分析师超预期幅度因子定义

分析师超预期幅度ESP因子可以定义如下:ESP =(单季度实际净利润

更新时间:2023-06-13 06:53

“漂亮50”策略尝试

A股分两种:“漂亮50”和“要命3000” http://stock.qq.com/a/20170428/006821.htm 证券时报记者以三个指标筛选出A股的“漂亮50”,这三个指标分别是净利润增长率长大于15%,连续3年净资产收益率大于15%,市盈率低于35。

参照这个指标,我在bigquant平台下写了个策略尝试了下。市盈率用的年终财报当天的数据,如果不存在就用的财报日期前最近一天的数据。用 2013,2014,2015三年财报数据找出来符合条件的股票,符合指标的股票一共43只,详见策略结果。从2016.6.1开始每只股票买入1万元,以沪深300为基准持仓到2017.6.1的回测

更新时间:2022-11-20 03:34

医药主题基金筛选及组合构建-中信证券-20200410

摘要

本文构建主被动管理型医药主题基金样本,前者在全持股分析模式的基础上,建立多维产品线遴选体系。通过建立主被动医药主题基金备选池,构建并对比主动管理与被动管理两类基金组合。

考虑到基金市场存在主题行业投资不聚焦的情况,对于主动管理型医药主题基金的筛选须建立在实际持仓的基础上。符合全持股标准的主动型医药主题基金共55只,合计规模626亿元。机构资金约占22%,多数基金的机构持有比例不高于2/3,新疆前海联合国民健康产业、汇添富创新医药主题、国投瑞银医疗保健、华泰柏瑞医疗健康的机构占比均高于六成。

2019年四季度末,医疗服务、化学制剂、生物医药等细分板块配置金额较多。中信三

更新时间:2022-10-09 10:10

小样本下的共同基金筛选

摘要

文献来源:Christiansen, Charlotte and Groenborg, Niels and Nielsen, Ole Linnemann, Mutual Fund Selection for Realistically Short Samples (July 1, 2019).

SSRN: https://ssrn.com/abstract=3300715

推荐原因:作者基于历史经验对主动管理基金的业绩能力分布进行了模拟研究,并给出了7种热门基金选择方法的效果。首先,作者记录了在短期和长期样本下采用不同方法所得到的结果在最终表现上存在显著差异。这表

更新时间:2022-08-31 08:57

因子筛选与投资组合构建 招商证券_20181023_

报告摘要

本文对单因子测试下的多个指标进行了主观权衡与分析,先初步筛选出16个比较有影响力的因子。然后以最大化模型整体解释力为原则,进一步精选因子,在已有的数据和全A股的样本空间下,暂定选定4个因子进入模型。通过逐层增量信息解释方式,统计了各因子的增量信息对于超额收益的解释能力。最后提了三种适合本框架的投资组合构建方法,并且着重介绍了其中的纯因子法和二次规划方法,并以中证500成分股作为股票池进行算例演示。


在实际数据的测算中发现波动量能、最高累计收益和最高趋势收益、夏普值等各项收益指标关系密切,相互影响,这些指标有“此消彼长”的关系。

**因子不同特性之间要做出权衡

更新时间:2022-08-31 01:45

20220623-StockRanker多因子选股策略

20220623-StockRanker多因子选股策

更新时间:2022-06-29 01:14

StockRanker排序

策略案例


https://bigquant.com/experimentshare/21cf886fbd794a66be617bfd57a0cb88

\

更新时间:2021-07-30 07:26

分页第1页
{link}