Stockranker评分的另类用法

由xuxiaoyin创建，最终由xuxiaoyin更新于2024-05-24 10:57 被浏览 120 用户

策略逻辑

Stockranker是专为选股量化而设计的机器学习算法，其选股思路是根据训练得到的模型，计算股票池中股票的当日评分，根据评分对股票池中的股票进行排序，排序靠前的股票就是当日选出的股票。

这种选股逻辑意味着不论股票的评分是多少，只要排序靠前就能被选中。实际上排序靠前股票的评分有不小差距。而评分反应的是股票的投资价值，评分高表明该股票的投资价值高，评分低表明该股票的投资价值低。因此排序算法仅能反应当天的相对投资价值，也就是矬子里面拔将军，不能反映股票的绝对投资价值。

而评分则不一样，他反应的是股票的绝对投资价值，也就是把股票的投资价值量化了。本策略的逻辑就是根据评分来选股。设定一个评分的阈值，只要评分大于阈值的股票，就被选中。持仓股票的卖出也可以根据评分来操作。当持仓中股票的评分变小时，说明该股票的投资价值变小了。那么设定一个卖出股票的评分阈值，当股票的评分小于该阈值时，就卖出股票。