量化选股与动态调整

策略思想

1. 策略思想

本策略每天持有5只股票，运用 stockranker 模型分析量价、财务数据及行业趋势，根据得分更换一只表现不佳的股票。过滤掉 ST、退市及科创板股票。

2. 策略介绍

量化选股策略

量化选股策略是一种基于数据分析和模型预测的投资决策方式。其核心思想是利用大量历史数据，通过定量的方法（如因子分析、机器学习等）选择出潜在表现优异的股票。本策略采用了 stockranker 模型，对股票的量价、财务数据及行业趋势进行分析，从而筛选出得分最高的5只股票以构建投资组合。每日更换表现不佳的股票，确保组合的整体质量。

3. 策略背景

量化投资

量化投资起源于20世纪70年代，是指通过数学模型和计算机程序分析市场数据，制定和执行投资策略的一种投资方式。量化投资支持快速、大规模的数据处理和分析，能够在多变的市场中做出及时的反应。近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，量化投资越来越受到投资者的青睐。

策略优势

1. 数据驱动：基于历史数据和科学模型，策略选股更加客观、理性，减少主观判断带来的情绪干扰。

2. 动态调整：每日对组合进行动态调整，通过更换表现不佳的股票，确保组合的质量和潜在收益。

1. 分散风险：通过持有多个不同的股票，分散个股风险，降低整体组合的波动性。

策略风险

1. 市场风险：受整体市场环境影响，若市场出现大幅下跌，则所有股票均可能下跌，对策略收益产生负面影响。

2. 个股风险：策略虽然持有5只股票，但若某只股票发生突发事件（如财务造假、重大利空），将对组合收益产生不利影响。

1. 操作风险：策略依赖于 stockranker 模型的预测能力，若模型失效或出现预测错误，将导致选股表现不佳。