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2021年底和朋友的一次聚会上，朋友感慨现在股票投资越来越难做了，价值投资、趋势投资都不太好把握。一方面随着注册制改革，上市公司的数量越来越多，但市场的资金是有限的，所以个股行情两极分化非常严重，牛熊股并存。另一方面，在资本市场逐步与国际接轨过程中，我国股票现货市场出现了量化交易的热潮。量化交易在发达国家已经成为一种趋势，美国与欧洲的机构量化交易数值已达到70%左右。而我国股市是股民为主的市场，股市开户人数已达2亿户，按人数80%为散户，按资金80%为机构。股民在股市中是弱势群体，信息不灵通，没有资金实力，更没有能力进行量化交易，在机构面前普通股民毫无优势。 于是我萌生了一个想法，是否能通过遍历全市场股票的历史交易数据，对这些海量数据用统计学的方法进行分析，从而获得一些即将启动主升浪行情的股票的共性特征，并将这些特征转化为一种选股的策略，帮助投资者稳定获利。以我目前掌握的技术手段，这似乎是个值得一试的想法。 思路 经过一段时间的盯盘，结合对过去三年历史强势股的复盘，我首先梳理出四个维度的研究方向：时间、空间、量能、市值。 步骤一：选择样本 因为我的研究对象是个股主升浪段的行情特点，为了使研究的样本更具代表性，所以我从沪深两市4000多只股票中筛选出曾经走出过5连板以上的个股。这样的票有1000多支，做这一步的目的是排除非有效样本的干扰，最大程度地反映样本群特征。 步骤二：选择变量 沿着“时间-空间-量能-市值”这条主线，在各个维度下选出一些可量化的变量进行研究。 步骤三：优化参数 将以上研究的变量中符合正态分布的变量筛选出来，构建变量之间的相关性模型，这一步可通过编程完成。 步骤四：交易回测 在股票交易系统中用上述筛选出的变量编制成选股公式，并在程序交易评测系统中对多变量参数的不同组合进行交易回测，找到能满足胜率和收益率双高的的组合。 步骤五：选股策略可视化 最后，将完成优化后的选股条件以专家系统指示的方式反映在K线图中，令用户对个股买卖点的把握做到一目了然。 2022-05-29 11:53:19 作者更新了以下内容
2022-05-29 11:54:58 作者更新了以下内容
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