基于机构调研的选股策略-量化选股
量化选股是什么
量化选股的实现方式：
一般来说，量化选股是通过分析大量的数据来实现的。具体的实现步骤包括：
1.数据获取：从各种来源获取股票市场相关的数据，如股票价格、市盈率、市净率、财务报表等。
2.数据预处理：对数据进行清洗、筛选、归一化等预处理操作，以保证后续的计算和分析能够准确可靠。
3.特征工程：通过数据挖掘和统计学方法，从预处理后的数据中提取特征，如技术指标、基本面指标等。
4.模型构建：使用机器学习算法或统计学方法，将提取的特征输入模型，建立量化选股模型。
5.模型测试和优化：使用历史数据对模型进行测试，并进行调整和优化，以提高模型的预测准确率和稳定性。
6.实时应用：将优化后的模型应用到实时数据中，及时发现符合模型预测的股票，进行交易。
综上所述，量化选股的实现需要依靠大量的数据和复杂的计算模型，需要对数据分析和机器学习有较深入的理解。
3.可以快速实现交易策略。量化选股可以通过编写交易策略自动进行交易，从而避免了人为的延迟和错误。
4.可以有效控制风险。量化选股可以通过分散投资、设定止损和风控等方法有效控制风险，降低投资风险。
学习量化选股可以从以下几个方面入手：
1基础知识，以便能够理解和应用量化选股的相关概念和方法。
量化选股的优势
量化选股相对于传统的基本面和技术面选股方法具有以下优势：
1.可以更全面、更精确地评估股票的投资价值。量化选股利用大量数据和算法分析，不仅能考虑公司基本面和市场情况，还可以考虑宏观经济、行业发展、资金流向等多方面的因素。
2.降低了人为情绪干扰。传统选股方法往往受到投资者的情绪和主观判断的影响，而量化选股则是通过系统化的算法和数据分析来做出决策，避免了情绪的干扰。
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。
量化交易选股策略
量化交易选股策略量化交易是指通过使用数学模型和统计分析，精确地测算股票的价格波动，从而确定股票买卖时机和机会的投资策略。
这种交易方式在过去几年越来越流行，吸引了越来越多的投资者参与。
在量化交易中，选股是至关重要的一步。
以下是几种常见的量化交易选股策略：1. 动量策略：选择过去表现良好的股票，即具有强劲涨势的股票。
这种策略基于假设，股票价格趋势会持续一段时间。
例如，选择过去6个月涨幅排名前10%的股票，在接下来的6个月内，这些股票的表现会优于市场平均水平。
2. 价值策略：选择市场被低估的股票，即股票的市场价格低于它们的内在价值。
“内在价值”是指基于公司资产、收入和其他财务数据的估值。
这个策略的基本假设是，市场反应不足，或者有误差，因此股票的实际价值和市场价格会产生偏差。
3. 基本面策略：基于公司财务和其他基本数据进行选股。
这可以包括评估公司的收入、利润、负债、现金流、市场份额、前景等，以确定股票的投资价值。
这种策略需要进行大量研究和评估，但可以对市场周期变化有所预测。
4. 组合策略：将多种融合策略组合在一起，构建多样化的股票投资组合。
例如，将价值和动量策略组合在一起，可以减少单一策略的风险，提高整个投资组合的收益率。
以上四种策略只是量化交易中的一部分，投资者可以根据自己的偏好和对市场的理解选择最适合自己的策略。
需要注意的是，选择好的交易策略不一定意味着能够获得高收益，决策过程中也需要严格的风险控制和仓位管理。
总之，量化交易选股策略是投资者进行股票投资的一条可行途径，但选择哪种策略需要根据市场条件以及个人理解和对风险的接受程度加以评估，平衡投资风险和收益率。
量化交易——因子选股、多因子选股策略
量化交易——因⼦选股、多因⼦选股策略⼀、因⼦选股策略1、因⼦ 因⼦：选择股票的某种标准。
因⼦是能够预测股票收益的变量。
（1）基本⾯因⼦ 基本⾯因⼦描述了⼀个公司的财务状况，最常见的基本⾯因⼦是由利润表，资产负债表以及现⾦流量表中的数据直接计算出的⽐率。
通过财务报表可以构建出⽆数的财务⽐率及财务报表变量的组合，并以此来预测股票的收益率。
⼀般将基本⾯因⼦分为6⼩类：估值因⼦、偿债能⼒因⼦、营运效率因⼦、盈利能⼒因⼦、财务风险因⼦以及流动性风险因⼦。
（2）技术⾯因⼦ ⼤多数技术⾯因⼦是由过去的价格、成交量以及其他可获得的⾦融信息所构建的，技术⾯因⼦⼀⼤优势是能够持续更新。
新的基本⾯数据最多只能按季度获取，相反，最新的技术指标每隔⼏秒就可以获得。
（3）经济因⼦ 最初的套利定价模型是基于经济指标来构建的。
⽐较流⾏的经济因⼦包括：GDP增速、失业率以及通货膨胀率等，它们⼏乎会影响到市场的每⼀个⾓落。
（4）其他因⼦ 其他因⼦的类型包括但不限于：分析师预测因⼦、事件驱动因⼦。
2、选股策略（策略模型） 对于某个因⼦，选取表现最好（因⼦最⼤或最⼩）的N⽀股票持仓。
每隔⼀段时间调仓⼀次。
3、⼩市场策略 选取股票池中市值最⼩的N只股票持仓。
⼆、聚宽实现因⼦选股策略——⼩市值策略 沪深300中，根据市值最⼩的20只股票选股：# 初始化函数，设定基准等等def initialize(context):# 设定沪深300作为基准set_benchmark('000300.XSHG')# 开启动态复权模式(真实价格)set_option('use_real_price', True)# 输出内容到⽇志 ()('初始函数开始运⾏且全局只运⾏⼀次')# 股票类每笔交易时的⼿续费是：买⼊时佣⾦万分之三，卖出时佣⾦万分之三加千分之⼀印花税, 每笔交易佣⾦最低扣5块钱set_order_cost(OrderCost(close_tax=0.001, open_commission=0.0003, close_commission=0.0003, min_commission=5), type='stock')# 获取指数成份股g.security = get_index_stocks('000300.XSHG')# valuation：财务数据表,code是对应的股票代码# 这⾥不能使⽤ in 操作, 要使⽤in_()函数,找到沪深300股份对应的财务数据g.q = query(valuation).filter(valuation.code.in_(g.security))g.N = 20 # 20只股票run_monthly(handle, 1) # 第⼀个参数是对应的函数，第⼆个参数指第⼏个交易⽇def handle(context):df = get_fundamentals(g.q)[['code', 'market_cap']] # 花式索引选出股票代码和市值df = df.sort_values("market_cap").iloc[:g.N,:] # pandas排序函数，将数据集依照某个字段中的数据进⾏排序# 期待持有的股票to_hold = df['code'].valuesfor stock in context.portfolio.positions:if stock not in to_hold:# ⽬标股数下单,卖出⾮标的的股票order_target(stock, 0)# 期待持有且还未持仓的股票to_buy = [stock for stock in to_hold if stock not in context.portfolio.positions]if len(to_buy) > 0: # 需要调仓# 每只股票预计投⼊的资⾦cash_per_stock = context.portfolio.available_cash / len(to_buy)for stock in to_buy:# 按价值下单，买⼊需买⼊的股票order_value(stock, cash_per_stock) 执⾏效果： 这个策略在短线情况下表现⼀般，长线情况下效果不错。
量化指标选股通达信公式
量化指标选股通达信公式一、背景介绍量化交易作为一种智能化投资方式，越来越受到投资者的关注。
其中，使用量化指标选股是一种常见的策略。
本文将介绍一些常用的量化指标，并给出基于通达信公式的选股方法。
二、量化指标简介1.均线指标均线指标是衡量股价走势的一种常用方法。
常见的均线包括简单移动平均线（MA）和指数移动平均线（E MA）等。
均线指标能够反映出股价的趋势，是量化交易的重要指标之一。
2.相对强弱指标相对强弱指标（R SI）是一种研究股票价格波动的技术指标。
它通过比较一段时间内股票上涨日与下跌日的比例，来判断股票的买卖力度。
R SI指标常用于判断超买超卖情况。
3.动量指标动量指标（M om en tum）是一种衡量股票价格波动速度的指标。
动量指标可以帮助投资者判断市场处于超买还是超卖状态，以指导投资决策。
4.成交量指标成交量指标是量化交易中常用的指标之一。
成交量能够反映市场参与者的情绪，对股价的走势有一定的预测能力。
常见的成交量指标包括成交量加权平均线（V WAP）和相对成交量指标（OB V）等。
三、通达信公式应用通达信是一种常用的股票交易软件，提供了丰富的函数和公式供投资者使用。
以下是一些常见的通达信公式及其应用：1.均线公式M A(C LO SE,N)：计算收盘价的N日简单移动平均线。
E M A(CL OS E,N)：计算收盘价的N日指数移动平均线。
应用：根据股价的均线指标，判断股票的趋势，了解市场的买卖情况。
2.R S I公式R S I(CL OS E,N)：计算收盘价的N日相对强弱指标。
应用：根据R S I指标判断股票的超买超卖情况，制定相应的投资策略。
3.动量公式M O M(CL OS E,N)：计算收盘价的N日动量指标。
应用：根据动量指标判断市场的买卖力度，调整投资组合。
4.成交量公式V O L：成交量。
V W AP(C LO SE,V OL,N)：计算收盘价和成交量的N日成交量加权平均线。
量化选股的方法和步骤
量化选股的方法和步骤【实用版6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.风险控制与优化四、总结篇1正文量化选股是指通过数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为。
在股市中，投资者通常会根据个人的投资经验和对公司的分析来选择股票，然而这种方法容易出现主观偏见和信息不全的情况。
因此，量化选股作为一种科学、客观的投资方法，越来越受到投资者的青睐。
量化选股的方法有很多，以下是几种常用的方法：1.多因子选股：这种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。
比如巴菲特这样的价值投资者就会买入低 pe 的股票，在 pe 回归时卖出股票。
2.风格轮动选股：这种方法是利用市场风格特征进行投资，市场在某个时刻偏向于某一类股票，如大盘股或小盘股，通过分析历史数据，可以找到这种市场风格的规律，从而进行投资。
3.营业利润同比增长率选股：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。
具体选股策略是对沪深 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）。
4.市盈率选股：市盈率是股票价格与每股收益的比例，通常用来评估股票的估值。
低市盈率的股票可能被认为被低估，因此投资者可以挑选低市盈率的股票进行投资。
量化选股的步骤如下：1.数据来源：量化选股的数据最初来源是交易所，通过收集和处理场内交易数据，得到可以用于量化选股的数据集。
2.数据处理：获取到数据后，需要对数据进行清洗、整理和计算，以便于后续的模型建立和策略执行。
3.选择选股模型：根据投资目标和风险偏好，选择合适的选股模型，如多因子选股、风格轮动选股等。
选股策略基本思路
选股策略基本思路股票投资是一个复杂的过程，很多事情都需要考虑，如什么样的股票是值得投资的，什么操作才能有效的获得收益。
做股票投资，需要一个可持续的投资策略，这就是所谓选股策略。
选股策略是投资者选择一只或多只股票的一系列规则，策略是根据投资者的投资进程制定的，一般包括投资者的性格、思想、投资目标、投资期限、交易费用、市场行情、财务分析和财务报告等。
选股策略有许多种，投资者可以根据自身和市场的情况来确定选择哪种选股策略，下面简单介绍一些常见的选股策略。
1.据公司披露的财务报告动态变化来确定选股策略。
这类策略常常围绕财务报表上的信息，比如：收入报表、利润表、债务信息、资产负债表、流动比率等，以确定公司的盈利和偿债能力。
2.基于技术分析的选股策略。
这类选股策略基于股票及股票市场的技术分析来确定股票的走势，例如趋势分析，量化分析，以及均线分析等。
3.于基本面分析的选股策略。
基本分析的选股策略，重点关注公司的运营情况和行业的发展趋势，考察企业的竞争力、成长能力、盈利能力、内部管理等情况。
4.于财务分析的选股策略。
这类选股策略基于公司的财务报表数据，如收入表、利润表、资产负债表、现金流量表等，以确定公司的盈利能力和偿债能力。
上述是常见的选股策略，此外，还有另外一类选股策略，即期权分析法。
期权分析法结合了技术和基本分析，利用期权价格变化和指数行情变化等来捕捉市场趋势，以确定选股机会。
以上，这些选股策略都有其各自的优势和劣势，在实际的投资过程中，投资者需要根据自己的具体情况，结合市场的形势，来确定合适的选股策略。
此外，投资者还可以结合资讯分析，如行业热潮、国家宏观政策、分析师预测等，把握市场的走势，做出合理的投资决策。
另外，投资者也可以利用财务投资组合来制定投资策略，这样可以降低风险，增加收益，同时还可以有效控制投资成本，调整资产配置，提高投资效率。
总而言之，股票投资需要投资者有一套完整的投资理论体系，投资者需要系统的学习，掌握市场的变化，做出合理的投资决策。
股票量化交易的7个策略
股票量化交易的7个策略1、趋势跟踪策略趋势跟踪策略是股票量化交易最常用的策略之一，也是最经典的投资策略之一。
这种策略旨在从中期以上的趋势中获取利润，而不是去捕捉短期的价格波动。
趋势跟踪策略是一种很好的长期投资策略，可以在股票价格上升期间不断获取利润，但是也应该注意市场的波动，避免价格低迷时的损失。
2、均值回归策略均值回归策略是投资者经常使用的股票量化交易策略，它基于投资者认为股价会重新回到长期有效的价格区间，允许他们在股价超出其历史平均价格上下限时买卖股票，以实现获利。
与趋势跟踪策略相比，均值回归策略的绝对收益较低，但其在股市波动较大时可以获得较好的收益。
3、技术指标策略技术指标策略是投资者根据股票价格的特定指标，如均线、布林带或移动平均线，来决定买卖时机的股票量化投资策略。
技术指标策略通常有助于投资者在股市的起伏中获取利润，但投资者也应该注意技术指标的变化可能会影响他们的投资结果。
4、极短期策略极短期策略是衡量股票供需变化和波动可能性的高频交易策略，投资者可以通过使用极短期策略来捕捉股市中的短期价格波动，而不考虑其长期表现。
极短期策略要求投资者对市场情况进行高度专业的分析，需要投资者对股票价格波动有深刻的了解。
5、行为量化策略行为量化策略是根据投资者在投资决策中存在的不同行为偏差而设计的股票量化交易策略。
行为量化策略可以帮助投资者更加理性地做出投资决策，从而避免情绪化的投资行为，提高投资效率和投资回报。
6、标的物选择策略标的物选择策略是投资者根据股市的波动性和投资者的风险敏感度等因素，选择适合的股票作为投资标的物的股票量化交易策略。
该策略旨在全面考虑市场波动因素，同时考虑风险和收益之间的平衡，以实现投资者的投资目标。
7、套利策略套利策略是一种投资者通过利用价差，在极短的时间里获得利润的策略。
套利策略是一种较为复杂的量化交易策略，要求投资者具备较强的投资分析能力，能够精准捕捉价差的变动并及时作出投资决定。
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所有机构 证券 基金 私募
时间（交易日）
资料来源：中国银河证券研究部
横坐标表示组合选定后的交易日天数（非日历日） ，在第 6 个交易日、11 个交易日、20
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4
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金融工程报告/量化选股
个交易日处出现低点， 不同的策略证券机构、 基金、 私募的统计结果都在相同时间点出现低点， 在出现三个波谷后直接上涨。虽然选股策略不同，但走势一直，这背后应该隐藏着一些社会动 力学的机制，这里就不做深入研究。在 36 个交易日处的净值可达到 1.1 到 1.12，年化收益率 约为 70%。 可见最优的购买时间点在机构调研 20 个交易日约一个日历月之后。 36 交易日之后， 在更长的时间范围所选股票的表现本文未给出，在后续的研究中会展开讨论。
日期
2011/1/1
2012/1/1
2013/1/1
2014/1/1
2015/1/1
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金融工程报告/量化选股
目 录
一、策略投资股票的选取 ............................................................................ 3 二、投资时机的选取 ................................................................................ 4 三、差异买入时机结果 .............................................................................. 5 （一）推迟一个月购买 ............................................................................. 5 （二）推迟两个月购买 ............................................................................. 7 四、所选股票类型分析 .............................................................................. 9 五、结语 ........................................................................................ 11 六、风险提示 ..................................................................................... 12 七、附录 ........................................................................................ 13
日期
7 6
基金
偏差2个月 2016/1/1 偏差1个月 无偏差
2011/1/1
2012/1/1
2013/1/1
2014/1/1
2015/1/1
日期 私募
偏差2个月 2016/1/1 偏差1个月 无偏差
6 5 5
净值
净值
2011/1/1 2012/1/1 2013/1/1 2014/1/1 2015/1/1 2016/1/1
1-10名 6-15名
5
全部机构
券商
2016/1/1
基金
日期
1-10名 6-15名
日期 私募
1-10名 6-15名
2011/1/1
2012/1/1
2013/1/1
2014/1/1
2015/1/1
2016/1/1
2011/1/1
2012/1/1
2013/1/1
2014/1/1
2015/1/1
2016/1/1
请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明。
5
[table_page1]
金融工程报告/量化选股
7 6 5 4 3 2 1 0 2010/1/1
机构 券商 基金 私募 万得全A 沪深300 中证500 上证综指 上证A指
1.4
1.2
1.0
0.8
净值
0.6 2010/1/1 2010/7/1 2011/1/1 2011/7/1 2012/1/1
特别感谢 吴俊鹏
：010-83574080 ：wujunpeng@
相关研究
[table_report]
确定合适的购买时机
确定股票后，下一步就是确定买入时机，即“择时” ；通过统 计分析，给出购入后股票组的市场表现，确定合适的购买时机。一 般在调研过后两个月买入，时机最好。
流通股比率 57.40 48.38 0.00 87.29 62.23 37.34 47.23 62.04 49.84 47.89 64.77 41.54 50.85 53.65
资料来源：中国银河证券研究部
所以选取机构投资者的行为作为研究对象， 将整个机构参与者作为一个整体研究， 其群体 性行为对于投资是很有参考价值的。 通常机构投资者的行为包括调研、发布研究报告、推荐等。而对于研究报告、和推荐等虽 然可以给出不同的推荐级别， 但是通常带有一定的主观性， 对于不同个体的推荐又无法给出信 服的权重，所以无法作为更加的量化指标；但是将调研次数作为研究对象，剔除了个体差异， 可以是一个合适的量化指标。下面我们就以此为研究对象，看看其在投资中的影响。 首先，对于机构进行分类，分别测试选股的表现；第二，对于如何选取股票，对于不同名 次，本文也给出详细结果；最后，对于投资时间的选取也给出了合适的区间。这样就从多个方 面确保了本策略的强壮性。
二、投资时机的选取
在选定股票之后， 下一步就是决定何时买入。 本文隐含的逻辑是机构投资者能够更早的获 取有效信息，如何度量“更早” ，建立以下模型。本文选取的基本时间是月，这里统计 2014 年至 2015 年调研选股结果的净值进行统计。
图 2：不同调研策略买入后净值走势统计图
1.14 1.12 1.10 1.08 1.06 1.04 1.02 1.00 0.98 0.96 0 5 10 15 20 25 30 35 40
三、差异买入时机结果
下面分别选取推迟一个月和两个月两种策略进行回测。
（一）推迟一个月购买
首先给出的是， 四种不同选股模式净值走势， 四种选股模式包括全部机构调研、 券商调研、 基金调研和私募调研。图中还给出万得全 A、沪深 300、中证 500、上证综指、上证 A 指等指 数的净值走势做比对。
图 4：推迟一个月，不同选股策略净值图
一、策略投资股票的选取
按通常经验来说，如果一家上市公司被调研次数越多，则其股价上涨的可能性越大；但是 这样也存在一个问题，调研次数越多其知名度也就越大，关注度自然提高，可能会影响到其股 价的走势。这里我们将选股策略设定为两组，一组选股为调研次数为前十名，另一组选股为调 研次数的 6-15 名。对于不同的机构群组进行回测，分别包括全部机构、券商、基金、私募， 结果见下。
不同时机下，不同选股模式的结果
本文详细给出不同选股模式下， 在不同时机购入股票组合后组 合市场的表现。采用机构选股策略，调研之后两月买入，组合表现 最好；剔除小流通市值公司后，组合净值无明显差别。
证券研究报告
请务必阅读正文最后的中国银河证券股份公司免责声明
4 3 2 1 0 2010/1/1
4 3 2 1 0 2010/1/1
2011/1/1
2012/1/1
2013/1/1
2014/1/1
2015/1/1
2016/1/1
日期
日期
资料来源：中国银河证券研究部
从图（3）结果来看，整个机构、券商、私募的调研结果净值，推迟两月购买策略的净值 大于推迟一月购买的净值，推迟一月购买的净值大于直接购买的净值，但是对基金调研来说， 推迟一月购买的净值是最优的。
表 1 2014 年末 A 股市场机构投资者占比（%）
行业名称 农林牧渔 采掘 化工 钢铁 有色金属 电子 汽车 家用电器 食品饮料 纺织服装 轻工制造 医药生物 公用事业 交通运输
行业覆盖率 94.25 96.88 92.59 97.14 97.03 88.96 91.41 92.19 91.14 90.70 86.87 90.48 95.83 93.00
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3
[table_page1]
金融工程报告/量化选股
图 1：不同调研名次净值表现
1-10名 6-15名
4.5 4.0 3.5 3.0 3 2.5 2.0 1.5 1.0 0.5 2010/1/1 8 7 5 6 4 5 4 3 2 2 1 1 0 2010/1/1 0 2010/1/1 3 2011/1/1 2012/1/1 2013/1/1 2014/1/1 2015/1/1 2016/1/1 0 2010/1/1 6 2011/1/1 2012/1/1 2013/1/1 2014/1/1 2015/1/1 1 2 4
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[table_page1]
金融工程报告/量化选股
在二级股票交易市场中， 截止 2015 年 12 月， 机构开户为 6.55 万户， 而个人开户为 5016.8 万户。 虽然个人开户数远大于机构开户数， 但通过机构投资者在整个 A 股市场的投资情况 （见 下表）可以看出但机构无论投资的深度和广度，都占有主导地位。
[table_research]
金融工程报告●量化选股