量化择时选股系列报告二
量化选股的方法和步骤
量化选股的方法和步骤（原创版3篇）篇1 目录一、量化选股的定义和意义二、量化选股的方法1.多因子选股2.风格轮动选股3.营业利润同比增长率选股4.市盈率选股三、量化选股的步骤1.数据来源2.数据处理3.选择选股模型4.执行选股策略5.风险控制四、总结篇1正文量化选股是一种利用数量化的方法选择股票组合的投资策略，其目的是期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为。
在量化选股过程中，投资者需要根据不同的选股模型和步骤来进行操作。
首先，多因子选股是最经典的选股方法之一。
该方法采用一系列的因子（比如市盈率 pe）作为选股标准，满足这些因子的股票被买入，不满足的被卖出。
例如，价值投资者会买入低 pe 的股票，在 pe 回归时卖出股票。
其次，风格轮动选股是利用市场风格特征进行投资的方法。
市场在某个时刻偏好某种风格的股票，如小盘股、大盘股、成长股、价值股等。
风格轮动选股策略就是根据市场的偏好，选择相应风格的股票进行投资。
此外，营业利润同比增长率选股也是一种常用的量化选股方法。
对于不同的股票，如果营业利润率上涨了相同的比例，而股价上涨幅度不同，那么就买入上涨幅度较小的。
具体选股策略包括：对沪深 300 所有股票计算当前价格 p 与一年前的价格 p0 的比例，并用这个比例除以（1 营业利润同比增长率）。
筛选出营业利润同比增长率大于 0 的股票。
市盈率选股则是另一种常见的量化选股方法。
该方法根据股票的市盈率（pe）来选择投资标的。
市盈率较低的股票通常被认为具有较高的投资价值。
在实际操作中，量化选股的步骤包括数据来源、数据处理、选择选股模型、执行选股策略和风险控制。
数据来源可以是交易所、数据服务商等机构提供的场内交易数据集。
数据处理包括对原始数据进行清洗、整理和计算等操作，以便于后续的分析和建模。
选择选股模型是量化选股的核心环节，投资者需要根据自己的投资理念和风险偏好选择合适的模型。
执行选股策略是指根据选定的模型，通过程序化的方式实现交易。
量化交易选股策略
量化交易选股策略1. 引言量化交易是以科学化、系统化、自动化的方式进行交易决策的方法。
它通过利用数学、统计学和计算机技术来分析市场数据，并根据预先设定的交易策略进行交易。
量化交易的一个重要组成部分就是选股策略，即通过一系列规则和指标来选择有潜力的股票进行投资。
本文将介绍一种常见的量化交易选股策略，并详细解释其原理和实施方法。
2. 均值回归选股策略均值回归是一种基于统计学原理的选股策略，它的核心思想是：当股票的价格偏离其长期均值时，市场会产生反弹的力量，价格很有可能回归到均值附近。
基于这个思想，我们可以设计一个均值回归选股策略来发现那些偏离均值的股票，以期望在价格回归时获得收益。
具体实施该策略的步骤如下：步骤1：计算股票价格的均值和标准差首先，我们需要选择一个合适的时间周期，例如30天。
然后，计算每个股票在这个时间周期内的收盘价的均值和标准差。
均值代表了股票价格的长期趋势，标准差代表了价格的波动性。
步骤2：计算偏离度指标接下来，我们计算每只股票当前收盘价与其均值之间的偏离度指标。
偏离度可以通过以下公式计算：偏离度 = (当前收盘价 - 均值) / 标准差偏离度越大，则股票的价格与其均值之间的差距就越大。
步骤3：筛选股票我们设置一个阈值，例如偏离度大于2或小于-2的股票为目标股票。
只有当股票的偏离度超过阈值时，才有可能发生均值回归的情况。
步骤4：制定交易规则当选定目标股票后，我们需要制定交易规则来决定何时买入和卖出。
常见的交易规则包括：•当股票的偏离度小于-2时，认为价格过低，买入股票。
•当股票的偏离度大于2时，认为价格过高，卖出股票。
步骤5：追踪和调整一旦形成了投资组合，就需要定期追踪和调整。
我们可以每个月重新计算股票的偏离度指标，并根据新的情况对投资组合进行调整。
这样可以确保选股策略始终基于最新的市场数据。
3. 策略优势与注意事项均值回归选股策略有一些优势和注意事项需要考虑。
优势•基于统计学原理，利用了市场的波动性和均值回归的趋势，具备一定的理论基础。
量化投资分析分析报告
1.概述背景量化投资在国外的实践已经有了40多年的发展，我国的量化投资起步较晚，从2004年开始出现量化投资的产品，由于缺乏有效的对冲手段，直到2010年4月沪深300股指期货上市之后才能算是真正意义上开始涉足量化投资。
2015年的中国股市跌宕起伏，杠杆配资引发了大幅上涨和断以传统投资的分析决策，大多数方面都由人工完成，而人并非能做到完全理性，在进行投资决策时，很难不受市场情绪的影响。
量化投资运用模型对历史和当时市场上的数据进行分析检测，模型一经检验合格投入正式运行后，投资决策将交由计算机处理，一般情况下拒绝人为的干预，这样在进行投资决策时受人的情绪化的影响将很小，投资过程可以做到理性客观。
支持大数据处理，提高决策效率我国股票市场上有近3000只股票，与上市公司相关的各种信息纷繁复杂，包括政策、国内外经济指标、公司公告、研究报告等，投资者靠自己手工的筛选根本就是力不从心。
量化投资的出现为这个问题的解决带来了希望。
量化投资运用计算机技术快速处理大量数据，对其进行辨别、分析、找出数据之间的关联并做出投资决策，大大减少了人工工作量，提高了投资决策效率。
统计模型支撑，策略选股择时精准传统的投资方法中认为投资是一门艺术，投资决策需要的是投资者的经验和技术，投资者的主例如在股业绩也量化投资的应用量化投资几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、统计套利、算法交易和资产配置等。
量化选股量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。
根据某个方法，如果该公司满足了该方法的条件，则放入股票池，如果不满足，则从股票池中剔除。
量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类。
量化择时股市的可预测性问题与有效市场假说密切相关。
众多的研究发现我国股市的指数收益中，存在经典线性相关之外的非线性相关，从而拒绝了随机游走的假设，指出股价的波动不是完全随机的，类是利用股票的价格序列的协整关系建模，我们称之为协整策略。
如何利用量化分析进行股票的选股和择时
如何利用量化分析进行股票的选股和择时股票市场的波动性和复杂性给投资者带来了巨大的挑战。
为了提高投资的效果，许多投资者转向量化分析来进行股票的选股和择时。
量化分析是一种利用数学和统计学方法来分析和预测股票市场的技术。
本文将介绍如何利用量化分析进行股票的选股和择时的方法和步骤。
一、选股选股是投资组合管理的第一步，也是关键的一步。
量化分析可以帮助我们通过系统性的方法来筛选合适的股票。
以下是一些常用的量化指标：1. 市盈率（PE ratio）：市盈率是衡量一支股票当前市价相对于每股收益的比率。
较低的市盈率意味着股票可能被低估，适合购买。
2. 市净率（PB ratio）：市净率是衡量一支股票当前市价相对于每股净资产的比率。
较低的市净率表示股票可能被低估。
3. 盈利增长率（earnings growth rate）：盈利增长率是衡量一家公司盈利能力的增长速度。
选择具有高盈利增长率的公司股票可能获得较好的回报。
4. Beta系数：Beta系数衡量一支股票相对于整个市场的波动情况。
较低的Beta系数表示股票具有较低的风险。
以上仅仅是一些常见的量化指标，投资者可以根据自己的需求和偏好选择适合自己的量化指标进行股票的筛选。
二、择时择时是投资股票的关键一步。
正确的择时决定了投资者的收益水平。
以下是一些常用的量化分析方法：1. 移动平均线：移动平均线是一种平滑股价曲线的方法，可以帮助我们判断趋势的转折点。
常用的移动平均线有5日均线、10日均线和20日均线等。
2. 相对强弱指标（RSI）：相对强弱指标可以衡量股票的买卖压力，帮助我们判断股票的超买和超卖情况。
RSI的典型取值为0到100，超过70表示超买，低于30表示超卖。
3. 随机指标（KD指标）：随机指标通过比较股价的最高价和最低价来判断股票的买卖压力。
KD指标的典型取值为0到100，超过80表示超买，低于20表示超卖。
量化择时方法可以帮助我们避免投资的盲目性，通过对市场的分析和预测，及时买入和卖出股票，以获得更好的投资回报。
基于量化分析的股票选取策略与实战案例解析
基于量化分析的股票选取策略与实战案例解析股票投资一直以来都是吸引人们关注的热门话题，然而，在众多的股票中选择出那些有潜力的股票并非易事。
为了帮助投资者更加科学地进行股票选取，量化分析成为了一个备受关注的方法。
本文将介绍基于量化分析的股票选取策略，并结合实际案例进行解析。
一、基于量化分析的股票选取策略量化分析是通过收集大量的市场数据和财务指标来进行分析，以此来辅助判断股票的投资价值。
下面列举了几种常用的量化分析策略。
1. 财务指标分析法财务指标是衡量一家公司财务状况的重要指标，比如市盈率、市净率、净利润增长率等。
通过分析这些指标的变化趋势和数值水平，可以辅助判断公司的盈利能力、估值水平和成长潜力。
2. 技术分析法技术分析是一种通过研究股票的历史价格和成交量等数据，来预测股票价格未来变化的方法。
常用的技术分析指标包括移动平均线、相对强弱指数和MACD等。
通过技术分析法可以判断股票价格的长期趋势和短期波动。
3. 大数据分析法大数据分析是近年来兴起的一种投资分析方法，通过收集和分析大量的非结构化数据，例如新闻报道、社交媒体等，来判断市场情绪和投资者情绪。
通过对大数据进行处理和分析，可以辅助判断股票价格的波动和市场情绪的变化。
二、实战案例解析为了更好地理解基于量化分析的股票选取策略，我们将结合实际案例进行解析。
假设我们要选择一只有潜力的成长股票，我们可以使用财务指标分析法来进行选股。
首先，我们可以筛选出市盈率低于行业平均水平但净利润增长率高于行业平均水平的公司。
然后，对这些公司的财务指标进行详细分析，例如分析公司的资产负债表、利润表和现金流量表等。
通过这样的分析，我们可以了解公司的盈利能力、成长潜力和财务状况，从而帮助我们选出有潜力的股票。
另外，我们也可以使用技术分析法来进行股票选取。
以移动平均线为例，我们可以通过观察股票价格与其移动平均线的关系来判断股票价格的趋势。
如果股票价格突破移动平均线并保持在上涨趋势，则说明股票有较大的上涨潜力。
择时体系简介
证券研究报告量化看市场——择时体系简介吴先兴金融工程核心分析师2016.03择时（第二层次思维）市场情绪 （当下市场）技术面（左侧与右侧的结合 鱼头和鱼尾的处理）基本面（重要事件驱动下的博弈）如何分析市场(宏观思路）微观层面情绪投资者行为、分级A收益率期货基差、分级基金折溢价价个股、指数价格波动量个股、指数流动性等如何分析市场（微观量化）-10000 1000 2000 3000 4000 5000 6000 -4-2 0 2 4 6 8 10 2006/2/7 2006/5/31 2006/9/14 2007/1/10 2007/5/10 2007/8/24 2007/12/17 2008/4/11 2008/7/31 2008/11/24 2009/3/19 2009/7/9 2009/11/2 2010/2/24 2010/6/17 2010/10/13 2011/1/28 2011/5/26 2011/9/13 2012/1/6 2012/5/7 2012/8/22 2012/12/13 2013/4/12 2013/8/6 2013/11/29 2014/3/25 2014/7/15 2014/11/6 2015/3/3 2015/6/19沪深300指数流动性冲击 沪深300指数收盘价 波段划分(20%为波幅)图：流动性冲击与沪深300指数流动性资金的流入推动价格的上升流动性：成交额/涨跌幅的绝对值流动性冲击：流动性相对过去一年均值的变化流动性冲击由负转正并逐渐升高，积极介入 流动性冲击小于1，建议规避资料来源：Wind ，海通证券研究所1000200030004000 5000 6000 -224 6 8 2014/1/2 2014/4/11 2014/7/16 2014/10/23 2015/1/262015/5/6 2015/8/6沪深300指数流动性冲击沪深300指数收盘价图：流动性冲击与沪深300指数（2014.1.2 – 2015.11.6）由负转正的现象再次出现，并迅速升高，介入好时机资料来源：Wind ，海通证券研究所4900点后迅速下降，及时止盈（止损），等待时机1.2015年6月8日高点下跌以来的最低值出现在9月18日（-1.765）2.10月28日，流动性冲击重回-1以内，随后一路上升3.11月5号、6号的最新值为-0.565，-0.527最新观点快速上升，不再那么悲观价格形态分析宏观微观•指数•静态：指数的均线多、空头排列，划分市场状态•动态：均线的突破、动态变化等（波动率的修正）•个股•个股创新低•个股创新高•新高、新低个股比例；新高、新低价格比值价格分析宏观——指数均线指标构建均线应用：•右侧投资，用于确认价格变动的趋势，以此获取大趋势收益、避免大趋势损失；•当价格上涨，高于其移动平均线，通常认为是买入信号；•为减少噪音，可对上涨幅度设置阈值；•前期波动越大，向上趋势得以确认所需突破的比例应越大；•以波动率代替固定比例作为阀值，可灵活适用于不同指数的择时；指标：•P t ：证券在第t天的价格；•MA t (d)：证券在第t天的d日移动平均线；•std t (d)：证券在第t天的前d日的log(P t )标准差；•threshold：阈值比例判定规则：•当价格上涨，突破长期移动平均线的一定比例时P t >[ 1+ threshold ] * MA t (d1) ，买入；•当价格下跌，跌破中期移动平均线时P t < MA t (d2 )，平仓参数：•长期均线：60日；•中期均线：20日；•比例阈值：指数过去60日的日收益率标准差策略表现：•10年间一共发出信号58次；•错误发出买入信号的最大亏损8.40%；•错误发出平仓信号的最大损失为7.20%;•策略表现出捕捉大收益、损失小收益、规避大风险的特点。
股票量化择时策略(上中下)
股票量化择时策略（上中下）解析|量化择时策略（上）鲲鹏668 2018-04-07 08:14:59 量化择时就是利用数量化的方法，通过对各种宏观微观指标的量化分析，试图找到影响大盘走势的关键信息，并且对未来走势进行预测。
择时策略基本框架：最基本的择时策略指的是只判断买卖，不涉及仓位优化的择时策略。
由于不考虑风险，则是策略完全通过优化收益来形成相应的买卖决策。
由于在国内股票市场中，只允许做多，所以策略多为帮助选择股票进行买入，或者将已有仓位进行卖出的判断。
趋势择时趋势择时的基本思想来自于技术分析，技术分析认为趋势存在延续性，因此只要找到趋势方向，跟随操作即可。
趋势择时的主要指标有MA. .MACD 和DMA 等。
拿双均线策略举例，在交易决策的时点需要根据已知数计算短期均线和长期均线两个值，当短期均线高于长时，判断交易决策刻当短期均线高于长时，判断交易决策刻的趋势为上涨，按照会延续的趋势为上涨，按照会延续的思想，认为后市会继续上涨，因此看多。
而当短期均线低于长时判断交易继续上涨，因此看多。
而当短期均线低于长时判断交易继续上涨，因此看多。
而当短期均线低于长时判断交易继续上涨，因此看多。
而当短期均线低于长时判断交易决策时刻的趋势为下跌，认为后市继续下跌，因此看空。
MACD ：称为指数平滑移动平均线，由快的指数移动平均线（EMA12 ）减去慢的指数移动平均线（EMA26 ）得到快线DIF （差离值）。
因此，在持续的涨势中，12日EMA 在26 日EMA 之上。
其间的正差离值（+DIF ）会愈来愈大。
反之在跌势中，差离值可能变负（-DIF ），也愈来愈大。
MACD 的反转信号界定为“差离值”的9日移动平均值（9日EMA），又叫DEA 或DEM 。
用（DIF-DEA ）×2即为MACD 柱状图。
当MACD 从负数转向正数，是买的信号。
当MACD 从正数转向负数，是卖的信号。
当MACD 以大角度变化，表示快的移动平均线和慢的移动平均线的差距非常迅速的拉开，代表了一个市场大趋势的转变。
多因子量化选股模型与择时策略
多因子量化选股模型与择时策略导语：在投资领域，选择正确的股票与买卖时机是成功的关键。
传统的基本面、技术面等分析方法逐渐被多因子量化选股模型取代，而这些模型的应用与择时策略的结合，更是为投资者提供了更高的收益和降低风险的机会。
本文将探讨的基本原理及实践应用。
一、多因子量化选股模型的基本原理多因子量化选股模型是通过综合多个因子指标对股票进行评估和排名，从而选择具有较高投资价值的股票。
这些因子指标可以包括但不限于市盈率、市净率、股息率、市值、成长性、财务健康状况等。
通过对这些因子指标的加权组合，可以构建一个综合评分模型，确定投资组合中股票的配置比例。
多因子量化选股模型的核心思想是基于统计学、经济学和行为金融学的理论，通过对历史数据的回溯和分析，筛选出与股票业绩表现相关性较高的因子，进而进行股票筛选和投资组合的构建。
二、多因子量化选股模型的应用范围1. 长期投资：多因子量化选股模型适用于长期投资策略，通过对股票市场的系统分析和筛选，可以把握低估值、高成长性的个股，具备较高的长期投资回报潜力。
2. 股票组合优化：通过多因子量化选股模型，可以构建多样化且风险分散的股票组合。
通过不同因子的权重调整和盈亏平衡，降低单一股票风险，提升整体投资组合的稳定性和回报率。
3. 风险控制：多因子量化选股模型可以对股票的财务风险、市场风险及系统风险进行评估和控制。
通过选择具备稳定财务状况和较低系统风险的股票，可以降低投资组合的整体风险水平。
三、择时策略的基本原理择时策略是投资者根据市场走势、技术指标等进行买卖决策的策略。
择时策略的目标是在合适的时机买入和卖出股票，以获取超额收益。
择时策略的基本原理是基于市场走势和价格波动的趋势性，通过技术指标和量化模型分析，判断股票市场的涨跌和转折点，从而决定买卖时机。
择时策略的核心思想是强调市场的短期波动和情绪因素对股票价格的影响，通过分析市场的技术指标和量化模型，寻找适合买卖的时机。
四、的结合多因子量化选股模型和择时策略的结合，可以进一步提高投资的成功率和收益水平。
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2012 年 2 月 20 日
量化择时系列二
水致清则鱼自现——小波分析与支持向量机择时研究
中小企业板量化选股模型收益比较图 量化择时模型收益比较图
模型对上证指数取得较好的择时收益
专 题 报 告
相关研究报告
公 司 深 度 报 告
本文采用小波分析加支持向量机的方法构建量化择时模型，并检验了在不同参 数条件下预测模型对应交易策略的有效性。最终发现预测模型得到的交易策略 对上证指数具有较好择时效果，在训练时间窗为 5 个交易日的情况下，经过小 波分析滤波后得到的预测模型单日预测正确概率可以达到 56.01%， 交易成功概 率达到 84.65%， 每次交易扣除 1%的交易成本后， 从 2000 年 2 月 21 日到 2011 年 12 月 31 日，模型共获得 84.28 倍的收益。
请务必阅读正文之后的免责条款。
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金融工程·专题报告
图表目录
图表 1 图表 2 图表 3 图表 4 图表 5 图表 6 图表 7 图表 8 图表 9 图表 10 图表 11 图表 12 图表 13 图表 14 图表 15 图表 16 图表 17 图表 18 图表 19 常用技术指标的表现情况 .................................................................................... 4 累积收益率为正的概率与预测次数的关系（单次正确概率 p=55%）............. 6 累积收益率为正的概率与预测次数的关系（单次正确概率 p=45%）............. 6 累积收益率为正的概率与预测次数的关系（单次正确概率 p=50%）............. 7 2007.11.23——2012.12.28 日上证指数走势图（原始数据） ............................ 9 2007.11.23——2012.12.28 日上证指数走势图（从第二层构建原序列） ........ 9 2007.11.23——2012.12.28 日上证指数走势图（从第四层构建原序列） ........ 9 常用的几种小波函数 .......................................................................................... 11 结构风险最小化 .................................................................................................. 13 支持向量机源于最优超平面 ............................................................................ 14 支持向量机对原始数据的预测情况 ................................................................ 17 原始数据建模后的交易策略表现 .................................................................... 17 支持向量机对周数据预测效果 ........................................................................ 18 周数据建模后的交易策略效果 ........................................................................ 19 沪深 300 日数据建模后的预测情况 ................................................................ 20 沪深 300 日原始数据建模后的交易策略收益率情况 .................................... 20 沪深 300 周数据建模后的预测情况 ................................................................ 21 沪深 300 周数据建模的交易策略收益率 ........................................................ 21 上证指数与展开数据 ........................................................................................ 22
1.1 技术分析的有效性 ........................................................................................................... 4 1.2 如何构建较好量化择时模型 ........................................................................................... 5 二、 小波分析及支持向量机介绍 ......................................................................................... 7
本文在使用小波分析和支持向量机的模型对沪深 300 指数进行建模后，发现无 论是指数的日数据还是周数据，都取得了明显的预测效果，预测涨跌的正确概 率都显著得高于 55%，正确概率的均值达到 60%。虽然如此，该模型的预测序 列在对应的交易策略中并没有取得较高择时收益。总体来看，周数据交易模型 收益率要高于日数据交易模型， 滤波后效果最好的交易模型扣除单次 1%的交易 成本后也只创造 4.5 倍的收益。
坦率的讲，该模型对小规模资金进行择时操作具有较好适应性，而对大资金的 择时操作则显吃力，这主要是由于模型交易频率偏高所致。从对模型的实证检 验的结果来看，过高的交易频率使得交易成本高企，如果资金规模较大，由于 冲击成本提高将使交易成本显著超过 1%。在未来，平安金融工程将会从两个方 面改进模型，一个方向是降低模型的交易频率，使得模型更适合大资金操作； 另一个方向是提高模型的交易频率，使得该模型更适合投资像股指期货等高交 易频率、低交易成本的品种。
2.1 小波分析的原理介绍 ....................................................................................................... 8 2.2 支持向量机的原理介绍 ................................................................................................. 12 三、 小波分析及支持向量机实证检验 ............................................................................... 16
周谧 程宁巧
一般29 0755-22629753
Chengningqiao151@
请务必阅读正文之后的免责条款。
金融工程·专题报告
正文目录
一、 量化择时的一些思考 ..................................................................................................... 4
图表 23 支持向量机对滤波周数据预测效果 .................................................................. 25 图表 24 图表 25 图表 26 图表 27 图表 28 支持向量机对滤波上证周数据预测效果 ........................................................ 26 支持向量机对滤波沪深 300 日数据预测效果 ................................................ 26 滤波沪深 300 建模后交易策略收益情况 ........................................................ 27 支持向量机对滤波沪深 300 周数据预测效果 ................................................ 28 滤波沪深 300 建模后交易策略收益情况 ........................................................ 28
3.1 支持向量机对原始数据的预测效果 ............................................................................. 16 3.2 支持向量机对经过小波滤波后数据的预测效果 ......................................................... 22 四、 总结 ............................................................................................................................... 29
图表 20 滤波之后的上证指数图象 .................................................................................. 23 图表 21 支持向量机对滤波数据预测效果 ...................................................................... 24 图表 22 滤波构建支持向量机的交易策略情况 ............................................................ 24