股票市场

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

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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

十一长假过后，我们的股票市场经历了一波快速的下跌，上证指数跌破16年的“熔断底”，创出近4年新低。虽然在十一长假期间已经注意到了新兴市场国家的股票市场出现了问题，但是因为我们的市场自年初以来，已经率先下跌了很大的幅度了，风险已经提前释放了一部分，所以我们仍然能够以这么快的速度连续下跌这么大的幅度，确实是属于“活久见”，还是挺让人意外的。

所以活着对于一个交易员来说，是非常重要的。你可以切身去体验一轮又一轮极端的市场环境，从而完善自己对于风险的感知，对于“极端”的定义。当然，从交易意义上，活着是指留存本金，在风险过后依然有资金参与。不过我今天想说的，是肉体意义上的活着，保持健康。知识和经验在目

动量投资，是最为常见的量化投资策略之一。动量投资策略的应用涵盖多个金融市场，不仅限于股票市场，在期货，外汇等市场上也很多见。今天这篇文章，就来向大家介绍一下这种投资策略。

即使是一个金融门外汉，应该也不难理解动量投资的概念。简而言之，动量投资就是“追涨杀跌”，买那些涨的厉害的，卖那些跌的厉害的。

举例来说，目前中国A股有3000多支股票。我们可以根据这些股票在过去一年的价格变化将它们排序，从第1名排到第3000名。排在最上面的，是那些过去一年价格上涨幅度最大的股票。而排在最下面的，则是那些价格下跌幅度最大的公司股票。然后我们规定，购买排名最靠前的5%的股票（约150支股票），卖空排

知乎上关于隐马尔科夫模型的科普非常详细了。可以直接参考这个问题下面大神们的回答。

如何用简单易懂的例子解释隐马尔可夫模型？ - 数学

中文互联网上关于隐马模型在股票上的应用，基本都直接或间接引用了广发证券的2010年的一篇照理不应该公开的报告。知乎上面的就有：

陈小米 的 [【研究】西蒙斯的赚钱秘籍：隐马尔科夫模型（HMM）的择时应用 - 神秘的宽客们 - 知乎专栏](https://zhuanlan.zhihu.

本文来自方正证券研究所于2022年4月12日发布的报告《成交量激增时刻蕴含的alpha信息——多因子选股系列研究之一》，欲了解具体内容，请阅读报告原文，分析师：曹春晓 S1220522030005。

摘要

在股票市场中，成交量的边际变化隐含着非常重要的信息，特别是在技术分析领域，成交量被认为是股票市场的原动力。俗语“量在价先”深刻的反应了成交量的变化对于股票价格波动的预测具有指示性作用。本文中我们将尝试从成交量的边际变动出发，挖掘其对股票收益的潜在影响。 我们以利好信息为例，当一个利好信息公布后，可能会引起相应个股成交量的突然放大。如果在成交量激增的同时，价格却未发生变动，或者未能引

本文来自方正证券研究所于2022年5月8日发布的报告《个股成交量的潮汐变化及“潮汐”因子构建——多因子选股系列研究之二》，欲了解具体内容，请阅读报告原文，分析师：曹春晓 S1220522030005。

摘要

在股票市场中，成交量的边际变化隐含着非常重要的信息。特别是在技术分析领域，成交量被认为是股票市场的原动力。俗语“量在价先”深刻的反应了成交量的变化对于股票价格波动的预测具有指示性作用。

对于个股而言，每个交易日的240分钟里，有的时候成交量高，有的时候成交量低。成交量高的时刻宛如大海的高潮，个股交投活跃，股票价格波动也相对较大，成交量低的时刻则犹如大海的低潮，交易较为清淡。股票

本文来自方正证券研究所于2022年5月30日发布的报告《个股波动率的变动及“勇攀高峰”因子构建——多因子选股系列研究之三》，欲了解具体内容，请阅读报告原文，分析师：曹春晓 S1220522030005。

摘要

在股票市场中，波动率是最受关注的市场变量之一，波动率不仅自身对股票收益率有较大影响，而且对于市场其他驱动因子也存在较强的影响。个股波动率的增大，既有可能预示着风险的加剧，也可能是股价飙升的前兆，而分辨波动率提升是喜是忧的关键在于，波动率加剧的同时收益率有没有随之提高。

本文中我们将参考学术界的做法，使用收益波动比这一指标，来对收益率随波动率的变化程度加以衡量。通过考察

本文来自方正证券研究所于2022年8月4日发布的报告《波动率的波动率与投资者模糊性厌恶——多因子选股系列研究之五》，欲了解具体内容，请阅读报告原文，分析师：曹春晓 S1220522030005。

摘要

波动率是股票市场最常用的风险度量指标之一，同时波动率因子对于其他驱动因子特别是量价类因子存在较为明显的影响。而波动率本身也存在明显波动，Kostopoulos等(2021)提到使用波动率的波动率来刻画波动率的模糊性。研究发现投资者普遍是波动率的模糊性（以下简称模糊性）的厌恶者，当模糊性较大时，投资者会急于卖出股票，减少在风险资产上的配置。

本文我们通过三种方式衡量模糊性较大时

本文来自方正证券研究所于2022年4月12日发布的报告《成交量激增时刻蕴含的alpha信息——多因子选股系列研究之一》，欲了解具体内容，请阅读报告原文，分析师：曹春晓 S1220522030005。

摘要

在股票市场中，成交量的边际变化隐含着非常重要的信息，特别是在技术分析领域，成交量被认为是股票市场的原动力。俗语“量在价先”深刻的反应了成交量的变化对于股票价格波动的预测具有指示性作用。本文中我们将尝试从成交量的边际变动出发，挖掘其对股票收益的潜在影响。

我们以利好信息为例，当一个利好信息公布后，可能会引起相应个股成交量的突然放大。如果在成交量激增的同时，价格却未发生变动，或者未能

手指锦江是什么特一药业

摘要

成交量在股票市场中是个极其重要的信息量，市场参与者不断尝试从中挖掘能够预测未来股票相对收益的新信息。在我们之前的多因子系列报告中，我们从股市特定时间段蕴含额外信息的角度构造了日内分时成交量占比因子。本篇报告将从集体交易行为模式的角度入手，继续研究蕴含在高频成交量数据中的有效选股因子。

集体一致交易行为预示交易机会

在股票信息较为透明，或没有新入信息的情况下，交易者们的交易趋向于相互独立，此时股票交易更大概率使股价上下波动，而非一致向某个方向发展。而如果一支股票在一段时间内大部分的交易属于集体一致交易行为（带有显著趋势性），那么很可能这支股票在这段时间内有新信息

摘要

文献来源：Vyas, K., and Van Baren, M. 2021. Should equityfactors be betting on industries? The Journal of Portfolio Management 48(1),73–92.

推荐原因：资产管理公司越来越多地将非传统股票因子应用于选股。这些因子存在不同程度的行业暴露。部分选股因子会因行业暴露获取更高的超额收益，而有些则会降低收益。本文评估了价值、质量、动量、低波和规模等五大投资风格中的21个选股因子的行业配置效率。结果表明，同一投资风格的不同选股因子在行业配置上的回报表现出显著

摘要

在股票市场中，动量效应和反转效应是一对普遍存在的现象，大量学术文献对主要国家和地区的股票市场实证研究中均证实了其有效性。在AA股市场中，总体上反转效应更为明显。然而遗憾的是，传统反转因子的表现却差强人意，甚至一度失效。

从个股角度来看，由于部分股票在月度频率上呈现的是动量效应，正是这些动量效应的存在，削弱了传统反转因子的效果。

因此，如何有效识别个股的动量效应，并将其因子值加以翻转，使其成为名副其实的反转因子，是改进传统反转因子表现的重要途径之一。

Moskowitz（2021）论述了当人们抛一枚硬币时，如果上次抛出了正面，人们倾向于猜测下次会是反面，这是因为人们对抛硬币这

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平台提供的所有所有数据、因子都是后复权的吗？

问题

能否增加股息率相关的预定义因子?

策略

https://bigquant.com/experimentshare/482ee50009b044c0b5f541342e3703f7

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因子分析完后，有多空组合，这个怎么套用来选股呢？

平安银行的股价是在是十几块呀，这里查询的一千多，帮忙看下原因？

下面是代码与查询结果，帮忙看下！

# 本代码由可视化策略环境自动生成 2022年4月28日 17:46
# 本代码单元只能在可视化模式下编辑。您也可以拷贝代码，粘贴到新建的代码单元或者策略，然后修改。


m1 = M.instruments.v2(
    start_date='2022-04-01',
    end_date='2022-04-28',
    market='CN_STOCK_A',
    instrument_list='000001.SZA',