注：【方正金工】成交量激增时刻蕴含的alpha信息——多因子选股系列研究之一

引言

在股票市场中，成交量的变化承载着丰富的信息，它不仅是技术分析的核心要素，更是投资者们解读市场情况的关键窗口。"量在价先"这句谚语旨在强调成交量在股票价格波动预测中的重要性，而这个观点已经被广泛验证和接受。

首先，成交量的大小可以视为市场或个股的活跃度指标。如果某只股票的成交量持续攀升，而价格也随之上涨，这通常被视为市场对该股票的热情高涨，投资者们对其表现出极大的兴趣。相反，如果成交量下降而价格波动微小，这可能意味着市场对该股票失去了兴趣，投资者的情绪较为冷淡。这种活跃度与情绪变化的关系，是市场

因为很多量化在线平台目前还不支持期货交易，且KD指标对大盘和热门大盘股有着较高的准确性，此策略选取'605588.SH'为标的股票，000300.SH为参考标准。\n策略逻辑：\n当kt>80,dt>80, jt>100时，卖出\n当kt<20,dt<20, jt<0 时，买入

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策略源码：

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[https://bigquant.com/codeshare/c4d61821-4048-4560-9ce4-372b28202ccb](https://bigquant.com/codeshare/c4d61821-4048-4560-9ce

如下图，只拿到了全市场3568个数据。

波动率（Volatility）是金融市场中用于衡量资产价格随时间变化的程度。波动率越高，表示资产价格的变动幅度越大，风险也越高。在股票市场中，波动率通常以历史波动率（基于过去的价格变动）或隐含波动率（基于期权定价）来衡量。

BigQuant的金融市场历史数据因子平台以及AI量化策略编写平台（PC端），可以验证波动率指标因子组成的量化策略。

![](/wiki/api/attachments.redirect

首先解释一下标题： CNN：卷积神经网络（Convolutional Neural Network）, 在图像处理方面有出色表现，不是被川普怒怼的那个新闻网站； 股票涨跌：大家都懂的，呵呵； 股票图片：既然使用CNN，那么如果输入数据是股票某个周期的K线图片就太好了。当然，本文中使用的图片并不是在看盘软件上一张一张截下来的，而是利用OHLC数据“画”出来的； 尝试：这个词委婉一点说就是“一个很好的想法^_^"，比较直白的说法是“没啥效果T_T”。

进入正题： 首先是画出图片。本文目前是仿照柱线图画的。 ![{w:100}](/wi

通过如下语句没有查询到数据

%%sql

select * from cn_stock_status where date='2023-11-17' and instrument='000792.SZ'

查出来st_status是2-*ST， 但是实际上这个股票已经不是st股了

文献回顾

回顾价值策略

价值策略通俗地讲就是买入便宜股票，卖出昂贵股票，思想非常简单和直观。但是实际操作上这非常困难，因为我们没办法直接观察股票的真实价值。投资者可以从不同的视角采用不同的指标来估计股票内在价值。在股票市场中，最传统的方法就是通过会计报表的各个条目得到企业估值，我们可以从资产负债表得到市净率，从利润表得到资产收益率，从现金流量表得到现金流比率。Ma和Smith(2014)在《Sorting through the trash》中提到通过市净率、预测下期资产收益率和股价/现金流这三个指标合成一个综合的“价值”因子，可以显著提升策略表现（MA采取了三个因子Z得

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请问一下站内大佬，有人知道吗？如何做出同花顺alphahua那种《k线训练营》的ai智能k线决策吗？

策略中需要封单比公式，请大佬帮忙写一个，万分感谢

个股每日的炸板次数该怎么获取呢？

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OK，上一篇说完了股票投资流派之后，这篇简单科普下股市、交易所、指数的概念。

首先，什么是股票市场

顾名思义，就是提供股票上市和交易的市场，全球许多国家和地区都有股票市场哈，美国英国日本中国香港台湾等等……

股票市场一般可分为场内市场和场外市场，所谓的场内即指证券交易所（下面会着重介绍），场外主要是一些非上市公司股票或者上市公司股票的特殊情况，这里先不谈。

那么，什么是交易所呢？

所谓证券交易所，度娘说：

是为证券集中交易提供场所和设施,组织和监督证券交易,实行自律管理的法人。

类比下菜市场，就是提供买卖菜（证券）的场地，并且对买卖

股票市场的存在为企业融资提供了一个自由开放的环境，在这里投资者们将资金配置于他们认为的优秀、稳健、有潜力的企业，无数的投资决策汇聚而成的“群体智慧”影响着整体的经济运行，最终促进社会的共同福祉。然而判断一个企业优质与否并非易事，正如不能仅仅通过体温来衡量人体的健康状况一样，单纯的股票价格难以完整全面地反映一家上市公司的所有特质。要想全面细致的考察一家上市公司，有必要仔细研究企业的财务数据。

财务数据上市公司的财务数据大体上分成两类：原生财务数据和衍生财务数据。原生财务数据是经典的“三大表”，即资产负债表、利润表和现金流量表。衍生财务数据通常指原生财务数据结合交易数据计算出的各

转帖自 http://bbs.pinggu.org/thread-4446808-1-1.html7

Fama-French三因子模型

• Fama和French 1992年对美国股票市场决定不同股票回报率差异的因素的研究发现，股票的市场的beta值不能解释不同股票回报率的差异，而上市公司的市值、账面市值比、市盈率可以解释股票回报率的差异。Fama and French 认为，上述超额收益是对CAPM 中β

美国的晨星公司，其研究部门有一套自己的选股策略，叫做“护城河”（Moat）。很多喜欢炒股的朋友，都对这套“护城河”方法非常感兴趣。因此今天这篇文章，笔者就来为大家介绍一下晨星的“护城河”系统。同时，我也会基于我一向提倡的证据主义，来检验一下晨星的“护城河”选股方法到底是不是管用。

“护城河”这个称谓，最早来自于投资传奇巴菲特。其背后的意思，是好的公司，有能力在自己的主营业务周围挖一条“护城河”，以抵挡竞争对手来侵蚀他的市场份额。在市场经济的体系里，哪一个行业有超额利润，不用多久就会引起别人的注意，并引来越来越多的竞争者。因此一家好的公司，需要有“护城河”来维护自己的竞争优势，保住自己的地盘。

先来看这样一张图：

在2000年年底到2017年年底这17年间，上证综指从2073点上涨到3307点，美国的标准普尔500指数从1320点上涨到2673点。

问题：哪个国家的股市回报更好？差别有多大？

凭我们直观的感受，不借助任何复杂计算，不难得出结论：美国股市的回报更好一些。因为美股指数大约翻了一番，而上证综指的上涨幅度显然不到一倍（一倍的话应该在4000点左右）。

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在我们开始对于2017年大类资产配置的展望前，有必要先来回顾一下这些资产在2016年的回报情况。


上图显示的是2016年全球主要大类资产的投资回报。对于这过去的一年，我们可以做出以下这些总结：

最近一段日子，笔者收到的最多的问题就是：中美之间的“贸易战”会如何演变？有哪些行业和股票会受到最大的影响？我们是否需要担心股市大跌？因此今天这篇文章，就来和大家谈谈这个问题。

首先跟大家理一理中美之间的贸易争端。先是特朗普政府宣布向价值250亿美元的来自中国的进口产品征收25%的额外关税。后来，特朗普政府又宣布，向2000亿美元的进口产品征收10%的额外关税。作为应对，中国政府宣布，向价值500亿美元的美国进口产品征收关税。特朗普政府宣布，正在考虑将征收关税的范围再次扩大到3000亿美元的中国进口产品。连同这最后的3000亿美元，美国对于中国产品征收惩罚性关税的总进口额将可能超过5000亿美

位于美国加利福尼亚州北部的硅谷，孕育了成千上万的各种高科技企业，成为各国政府羡慕和模仿的对象。在全球科技界呼风唤雨的那些科技巨头，比如谷歌，苹果，Facebook, 特斯拉，Intel等等，其公司总部都设在硅谷。硅谷所有的人口中，大约45%有大学本科以上的学历，而全美国该比例为28%。毫不夸张的说，硅谷每平方公里的科技含量和科技人才数量应该是全球最高的。

硅谷究竟有什么与众不同的，特殊的地方？全世界好多国家都模仿硅谷建立自己的科技园区，但是到目前为止似乎没有一个地方能够和硅谷匹敌。这背后有什么更深层次的原因？今天就这个话题，我想和大家谈一谈“硅谷价值”。

什么是硅谷价值？可能每个人