股票数据筛选2000-2008标准化横好WSIV
如何数量化筛选好股票
如何数量化筛选好股票从财务（主要看基本面及成长性），估值（主要看股价是否被低估），股性（主要股票进攻性和防守性，超额收益）三个维度筛选1 先看财务指标，基本面良好成长性高。
（1）经营能力：净资产收益率，毛利率，利润率，ROIC，三项费用占比，总资产周转率。
（2）偿债能力：资产负债率，流动比率，速动比率。
（3）成长性：主营业务收入增长率，净利润增长率，净资产增长率。
（4）产品原材料供需关系（上下游）：预收账款/预付账款。
2 其次看估值，估值合理或被低估。
（1）PE（2）PB（3）PEG（4）P/CF3 再次看股性，其次分三种情况：（1）指数高点：策略会转防守，此时要控制仓位，配置防守型股票（股性弱的股票）。
选防守型股票，要选在下跌行情中波动性小，有正的阿尔法，年化收益率高，前期没涨多少的股票。
（2）指数低点，策略转进攻，此时要试探性加仓，配置进攻型股票（股性强的股票）。
选进攻型股票，要选在上涨行情中波动性大，有正的阿尔法，年化收益率高，前期跌得多的股票。
（3）震荡市中，主要选择具有高的超额收益的股票，即高阿尔法值的股票。
4 异动跟踪，发现建仓时机。
对筛选出来的标的股，要实时跟踪，资金流入，有没有放量，大单成交情况，大单成本价，要掌握这些信息，择机买入。
结合当前市场情况，本次筛选应该为下一波企稳反弹做准备，因此选股策略为步骤1和步骤2，另外加步骤3中的（2），在完成筛选后，执行步骤4，发现异动后马上买入。
以下我筛选的，仅供参考：1上表48只股票具备特点：财务指标：连续三年净资产收益率大于0，今年一季报大于1.5%连续三年毛利率大于0，今年一季报大于10%连续三年净利率大于0，今年一季报净利率大于3%连续三年ROIC大于0，今年一季报ROIC大于1%流动比率大于0.7连续三年主营业务收入增长率大于0，今年一季报大于5% 连续三年净利润增长率大于0，今年一季报大于10%估值指标：PE小于50PB小于10PEG小于1.5股性指标：第一波牛市（05年12月6日到07年10月16日）平均年收益率大于100%，年化波动率大于40%，具有正超额收益，上涨下跌比绝对值大于2第二波牛市（08年10月28日到09年8月4日）平均年收益率大于100%，年化波动率大于50%，具有正超额收益，上涨下跌比绝对值大于2财务指标保证了公司连续三年业绩稳定，经营能力在2000多家上市公司中排名前列；估值指标保证了公司具有较高的安全边际，没有被高估；股性指标保证了公司在牛市中进攻性较强，股性活，能够产生超额收益，上涨下跌比大于2保证了杀跌后能反弹更高。
wind使用技巧
wind使用技巧Wind是一种常用的金融数据终端软件，提供了丰富的金融数据、分析工具和交易功能，被广泛应用于金融机构、投资者和研究人员中。
在使用Wind时，掌握一些技巧可以提高工作效率和数据分析的准确性。
本文将从数据检索、数据分析和交易功能三个方面介绍一些Wind使用的技巧。
一、数据检索1. 使用模糊搜索：在数据检索时，可以使用模糊搜索功能来快速定位所需数据。
在搜索框中输入关键词时，可以在关键词前后加上*，表示模糊匹配。
例如，搜索股票代码以"600"开头的股票，可以输入"600*"进行搜索。
2. 使用快捷键：Wind提供了丰富的快捷键功能，可以在使用过程中节省很多时间。
例如，Ctrl+D可以打开数据检索页面，Ctrl+L可以快速切换到交易页面。
可以根据自己的需求和使用习惯，设置自己常用的快捷键。
3. 使用筛选条件：在数据检索时，可以使用筛选条件来缩小搜索范围。
例如，在搜索股票时，可以选择市场、板块、行业等筛选条件，以便更准确地获取所需数据。
二、数据分析1. 使用图表工具：Wind提供了丰富的图表工具，可以将数据可视化，更直观地展示数据。
例如，可以使用K线图、柱状图、折线图等工具来分析股票价格走势。
在使用图表工具时，可以根据需要设置不同的参数，以获取更准确的分析结果。
2. 使用函数计算：Wind提供了多种函数计算工具，可以进行各种复杂的数据计算和分析。
例如，可以使用平均值函数、标准差函数等来计算股票收益率的均值和标准差，以评估股票的风险和收益。
在使用函数计算时，需要了解各个函数的参数和使用方法，以确保计算结果的准确性。
3. 使用数据比较工具：Wind提供了数据比较工具，可以将不同数据进行比较分析。
例如，可以比较不同股票的财务指标、行业数据等，以评估它们的相对优劣。
在使用数据比较工具时，可以选择不同的数据指标和时间段，以获取更全面的分析结果。
三、交易功能1. 使用交易指令：在进行交易时，可以使用交易指令来下单。
wind基本操作
wind基本操作Wind是一款专业的金融信息软件，被广泛应用于金融行业和投资领域。
本文将介绍Wind的基本操作，帮助读者快速上手使用该软件。
一、登录与界面布局登录Wind软件后，用户会进入主界面。
主界面分为多个模块，如行情、资讯、研究报告等。
用户可以根据自己的需求，选择相应的模块进行操作。
二、行情查询1. 股票行情查询：用户可以通过输入股票代码或名称，快速查询该股票的实时行情信息。
行情信息包括股票的最新价、涨跌幅、成交量等。
2. 市场行情查询：用户可以选择不同的市场，查询该市场的整体行情信息。
市场行情信息包括指数的涨跌幅、成交额等。
3. 期货行情查询：用户可以查询不同期货品种的实时行情信息，包括最新价、涨跌幅、持仓量等。
三、财务数据查询1. 公司财务查询：用户可以输入公司名称或股票代码，查询该公司的财务数据。
财务数据包括营业收入、净利润、资产负债表等。
2. 财务比率查询：用户可以查询公司的财务比率，如净资产收益率、资产负债率等。
这些比率能够帮助用户评估公司的财务状况和盈利能力。
四、技术分析工具1. K线图：K线图是一种常用的股票技术分析工具，可以展示股票的价格走势。
用户可以选择不同的时间周期和指标，进行详细的技术分析。
2. 均线：均线是一种平滑股票价格走势的指标，可以帮助用户判断股票的趋势和支撑位阻力位。
3. MACD指标：MACD是一种常用的股票技术指标，可以帮助用户判断股票的买入和卖出信号。
五、新闻资讯Wind软件提供了丰富的新闻资讯，包括公司新闻、宏观经济、行业研究等。
用户可以根据自己的需求，选择不同的新闻资讯进行阅读。
六、研究报告Wind软件汇集了众多的研究报告，包括机构研报、投行报告等。
用户可以通过输入关键词或选择相关分类，查找自己感兴趣的研究报告。
七、投资组合管理Wind软件提供了投资组合管理的功能，用户可以创建自己的投资组合，并进行实时的投资组合追踪和分析。
用户可以随时了解自己的投资组合的盈亏情况。
万得趋势指标
万得趋势指标万得趋势指标（Williams %R）是一种技术分析指标，用于测量当前股票或其他金融资产的超买超卖情况。
该指标是由美国著名投资家拉里·威廉姆斯（Larry Williams）所开发的，通过计算最近一段时间内的收盘价与最高价的比例，来判断市场的潜在变化趋势。
万得趋势指标是一种领先指标，其数值范围从0到-100之间。
当指标处于0以上时，意味着市场处于超买状态，可能需要调整或掉头。
反之，当指标处于-100以下时，市场则处于超卖状态，可能即将出现买入机会。
计算万得趋势指标的方法相对简单，首先需要确定计算的时间周期，通常选择14个交易日。
然后，根据以下公式计算指标的数值：%R = (最高价 - 收盘价)/(最高价 - 最低价) * -100计算出的数值越接近-100，则表明市场处于超卖状态；而越接近0，则表明市场处于超买状态。
万得趋势指标的使用方法是通过关注其数值在-20至-80之间的变化情况。
当指标从超卖区域向上突破-20时，说明市场正在反转向上走势，投资者应该考虑买入。
反之，当指标从超买区域向下突破-80时，说明市场正在反转向下走势，投资者应该考虑卖出。
然而，万得趋势指标也存在一定的局限性。
首先，由于该指标是基于最高价和收盘价的比例计算得出的，忽略了市场的开盘价和前期的交易情况，因此不能全面反映市场的波动情况。
其次，趋势指标只能用于判断市场走势的整体方向，无法准确预测具体的买入或卖出点位。
为了准确使用万得趋势指标，投资者通常会与其他技术指标结合使用，以增加分析的可靠性。
例如，结合移动平均线、相对强弱指数等指标，可以更全面地分析市场的走势情况。
总而言之，万得趋势指标是一种可以帮助投资者判断市场超买超卖情况的技术分析工具。
虽然存在一定的局限性，但结合其他指标进行综合分析，可以为投资决策提供参考。
股市关键数据的获取途径
股市关键数据的获取途径（上）（玉名）股民经常会有疑问，问玉名说你平时分析提到的很多数据股民都没见过，但的确对于是藏趋势分析非常准确，很有效，这些数据从哪里来的？此外，股市中赚钱消息、关键信息、资金数据都是从哪里来？哪里能够得到权威、可靠、准确的数据呢？哪里又能够最快、最先得到数据，从而进行预先的操作而获利呢？今儿我就是来回答这些问题的。
在此之前，股民必须要明白什么是第一手材料，即原始信息，未经过加工的信息，一般来说官网的很多数据都是这个类型，这样信息真实却很枯燥，很多时候无法直接用于操作；而对更多股民来说，接触到的是评论信息，也就是说来自于媒体、机构或者是股评者的信息，他们是通过对于信息的解读，研究后的想法然后进行发布，这里面就会存在一些误区和偏差，但这些信息经过加工更容易理解，以易于执行于操作；另外一种信息就是传闻了，这个对于股民来说也常见，尤其是在周末或者是市场心态不稳的时候，传闻就会满天飞，种类也很多，从市场政策、行业信息、个股重组消息、管理层发言等都包括了，但这些消息的真实度可想而知。
因此对于股民来说，我们更多的时候应该学会研究第一手材料，培养自己的分析能力是最可靠的；而在对于评论信息时，更多地是参考，而不是完全地照搬，应该根据自己的情况，以及这些信息分析时的依据、前提、使用条件来判别；而对于传闻信息，主要是控制风险为主，不要盲目跟风。
下面笔者来进入正题，如何获得股市的信息和数据。
股民应该学会更多地使用、研究第一手材料，而最有效的渠道就是去官网。
因此笔者就结合自身使用，为股民梳理一下比较实用的官网信息（如《解套第一课》书中P278页的图5－3所示）。
图5－3三类官网数据的来源举例首先，股民最应该去的就是交易所的官网。
第一个是沪深交易所官网，即上海证券交易所，深圳证券交易所，这里面不仅有上市公司信息披露，还有各类证券品种、市场数据，这些信息非常全面，对于新股民来说，从这里就能够学到很多的知识，比如说前面笔者提到了功课积累，里面说到了股民应该熟悉市场各个投资品种，以及其交易机制，这样才能够更好地展开操作。
成交量因子的标准化
成交量因子的标准化
成交量因子的标准化主要是指将股票的交易价格、成交量以及资金的流向等数据进行整合与处理，以构建价量因子。
这种处理方式包括最显然的价格和成交量指标，大多经典的技术指标其实都是围绕着这两者来构建。
具体的标准化过程主要是应对特征向量中数据很分散的情况，防止小数据被大数据（绝对值）吞并的情况，另外，数据标准化也有加速训练，防止梯度爆炸的作用。
常用的标准化方法是Z-score标准化，经过处理后的数据均值为0,标准差为1。
股票数据筛选2000-2008标准化横好WSIVxin
流动资产 固定资产 管理费用 财务费用 支付职工 支付税费 利润总额 净利润
流动资产 1 0.49239 0.411373 0.874788 0.595121 0.501663 0.210599 0.108087
固定资产 0.49239 1 0.398248 0.738511 0.571539 0.517447 0.404234 0.234863
财务费用 0.290741 0.683915 0.482267 1 0.377995 0.412891
支付职工 0.567062 0.417927 0.903853 0.377995 1 0.908094
支付税费 0.50523 0.385095 0.841008 0.412891 0.908094 1
Workbook Name = C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\股票数据筛选2000-2008标准化横 Data File = C:\Documents and Settings\Administrator\桌面\股票数据筛选2000-2008标准化横好WS DEA model = DEA-Solver LV3.0/ Window(Window-I-C) Problem = No. of DMUs = 17 No. of Input items = 6 Input(1) = 流动资产 Input(2) = 固定资产 Input(3) = 管理费用 Input(4) = 财务费用 Input(5) = 支付职工 Input(6) = 支付税费 No. of Output items = 2 Output(1) = 利润总额 Output(2) = 净利润 No. of Time periods = 9 Time period(1) = 2000 Time period(2) = 2001 Time period(3) = 2002 Time period(4) = 2003 Time period(5) = 2004 Time period(6) = 2005 Time period(7) = 2006 Time period(8) = 2007 Time period(9) = 2008 Returns to Scale = Constant (0 =< Sum of Lambda < Infinity) Statistics on Input/Output Data Time period = 2000 流动资产 固定资产 管理费用 财务费用 支付职工 支付税费 利润总额 净利润 Max 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 1000 Min 100 100 100 100 100 100 100 100 Average 459.8309 242.802 402.5494 379.1854 395.1698 321.7138 436.9048 427.5213 SD 289.6091 206.6733 248.4191 264.9384 250.0743 224.1104 275.4639 278.4314 Correlation (Time 流动资产 流动资产 1 固定资产 0.363011 管理费用 0.738566 财务费用 0.290741 支付职工 0.567062 支付税费 0.50523 period = 固定资产 0.363011 1 0.44794 0.683915 0.417927 0.385095 2000) 管理费用 0.738566 0.44794 1 0.482267 0.903853 0.841008
对于上证指数成分股的简单多因子筛选策略
对于上证指数成分股的简单多因子筛选策略
简单多因子筛选策略是根据多个因子对上证指数成分股进行筛选和排序的方法。
以下是一个可能的简单多因子筛选策略的步骤：
1. 选择筛选因子：从众多因子中选择一些与股票收益相关的因子。
常见的筛选因子包括市盈率、市净率、市销率、ROE等。
2. 数据收集：收集上证指数成分股的相关财务数据和市场数据。
3. 因子标准化：对每个筛选因子进行标准化处理，以确保它们具有可比性。
4. 因子打分：根据每个筛选因子的数值，为每个股票打分。
比如，可以根据市盈率进行排序，市盈率较低的股票得分较高。
5. 因子加权：对每个筛选因子的打分进行加权处理，以便综合考虑不同因子的重要性。
加权可以根据经验或通过回归分析等方法确定。
6. 股票排序：根据最终的综合分数对股票进行排序，选取得分较高的股票作为筛选结果。
7. 筛选结果验证：对筛选结果进行验证和回测，看看该策略在历史数据上的表现如何。
需要注意的是，简单多因子筛选策略只是一种较为基础的策略，可能无法完全预测未来的股票表现。
在实际应用中，还需要考虑其他
因素，如市场环境、行业特点等。
同时，筛选策略的结果也需要定期调整和优化，以适应市场变化。
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2000名称(I)流动资产(I)固定资产(I)管理费用(I)财务费用(I)支付职工(I)支付税费(O)利润总额(O)净利润天坛生物312.7637242.7389344.7047340.3250474.6401265.7998425.1119381.1466华兰生物192.2204134.8720125.9124339.1008206.8836218.4824111.9380116.1714海王生物488.5824336.7017493.3010955.7983341.4549368.3177647.0189659.6051岳阳兴长243.5911100.0000316.9982149.5589378.9197409.3494479.3444448.1498科华生物181.0461133.6063306.7990196.0616440.8871356.6423407.0755242.7056达安基因102.6112148.7694148.9603233.6734265.9843174.5521100.0000100.0000恒瑞医药905.4872349.17791000.0000378.73651000.00001000.0000793.6901703.6829双鹭药业100.0000117.2719100.0000196.8964100.0000168.0219139.4160156.9110长春高新762.0475125.1949751.6802760.3392650.4036564.4367405.5310297.0871 ST中源436.3984187.6102236.2294427.0674220.9545222.5972508.6468492.9285隆平高科1000.0000158.6298239.5521100.0000126.6529100.0000324.2386381.6181丰乐种业691.4351258.8163574.7204297.8795333.8809160.9356659.4180732.7818登海种业284.4902129.7104389.6144185.8200261.8341103.8531185.0572226.1221金宇集团426.6900203.6756263.5329144.3264225.2282210.9930243.9326239.4189天康生物182.5723137.6613195.9800312.1444208.2317113.2007101.9826141.1227中牧股份882.0210363.1968756.4076428.4237905.8667540.5393894.97981000.0000丰原生化625.16831000.0000598.94671000.0000576.0637491.41301000.0000948.410820012002 (I)流动资产(I)固定资产(I)管理费用(I)财务费用(I)支付职工(I)支付税费(O)利润总额(O)净利润(I)流动资产180.5277228.8893350.8679458.8098360.3596246.6862357.6644366.5191181.9995 137.8726117.9433115.2548438.4046162.6944204.8209173.7291208.2490139.9300 1000.0000330.2261899.49551000.00001000.0000715.9722968.8968747.39651000.0000 171.6503278.1765306.4222324.3451263.3982373.7562307.3220362.4267215.8418 133.2851116.6658222.0741320.6533300.3026327.4733397.4763298.1243144.8346 101.0724132.1871128.8232350.9504197.4385165.9656164.7742196.8474105.1737 386.2759344.92851000.0000586.4846593.9544896.2772818.2853758.5872327.0080 100.0000100.0000100.0000321.3257100.0000160.1785194.5594237.1856100.0000 369.0331554.6559745.5086845.5408441.7507685.3306219.5713115.0802329.5540 306.5562181.0603284.1175543.3385196.1102209.0803111.6196100.0000227.2235 450.9968142.1876447.0590100.0000180.5256100.0000403.4731416.6618397.7992 317.2736248.6289354.1341492.5901281.7235153.9295100.0000128.0561296.6332 175.7750112.6808271.2087312.4035195.7036103.4088229.5120286.7032164.3043 302.9660189.1847379.9578314.1032389.0656198.1948145.3450198.0502290.2939 133.9169120.7870156.5041414.1609163.4831111.6785166.1837225.9867127.5314 453.2598351.1120745.3762922.4824984.8650490.2095731.7073825.4813313.7340 385.94231000.0000369.6023755.9299465.26831000.00001000.00001000.0000420.83672003(I)固定资产(I)管理费用(I)财务费用(I)支付职工(I)支付税费(O)利润总额(O)净利润(I)流动资产(I)固定资产253.8151362.1867394.9559461.5941202.4530691.3064772.4362216.5804235.1924 107.6544100.0000334.7786158.1733193.8435662.6391749.4886145.1825100.5983 366.62951000.00001000.00001000.0000905.1090737.2783790.69201000.0000275.7425 242.5762239.7370220.5842335.5030321.6869653.3462733.3182214.4327163.4044 118.5945224.6546259.4015286.6761308.3291708.0651758.8218123.2166118.7394 123.8374117.0408279.9114190.5859157.9190632.4261717.8022100.0000110.6642 364.8828863.6343554.1505666.43911000.0000859.8754903.8287303.7974412.8124 101.9626114.8135240.0879100.0000152.5316632.1004720.0480100.2713100.6217 537.0389678.6506834.0007672.4642479.6871653.7628683.3454356.6342418.9297 135.8260516.8800260.4654201.0909185.7041429.7656468.0471175.5838119.6418 161.3047432.4002100.0000375.2692135.7994631.7951691.6056358.9930127.2900 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