选股策略

从金融角度看,选股策略是投资者在复杂多变的市场环境中,为追求收益最大化并降低风险而精心构建的一套指导原则。成功的策略首先要求投资者对宏观市场有深刻的把握,了解政策、经济周期以及国际形势对市场的影响。其次,对行业趋势的洞察也至关重要,包括技术进步、消费者需求转变以及竞争格局等因素。在个股层面,投资者需关注公司的基本面,如财务状况、盈利能力和成长潜力,同时也要考虑股票的估值水平和市场情绪。综合运用这些信息,投资者可以制定符合自身风险承受能力和投资目标的选股策略,进而在动态的市场中抓住机遇、规避风险,实现资产的长期稳健增长。

多因子选股如何筛选有效因子

问题

多因子选股如何筛选有效因子

回答

参考研报:

  1. 多因子系列之一:华泰多因子模型体系初探-华泰证券-20160921
  2. 多因子系列之二:华泰单因子测试之估值类因子-华泰证券-20160929

因子分析参考:

  1. [因子分析](https://bigquant.com/wiki/doc/yinz

更新时间:2024-06-07 10:55

Stockranker评分的另类用法

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。

更新时间:2024-05-24 10:57

多因子选股策略-股票日频

https://bigquant.com/codesharev2/38796752-ff42-45ed-a9c9-1fcf0649c04e

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更新时间:2024-05-20 10:04

多因子选股策略-股票日频

https://bigquant.com/experimentshare/c2cf252d64b7408a8071f4d78f52a5ea

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更新时间:2024-05-20 10:04

用线性-回归算法实现A股股票选股

更新

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新版量化开发IDE(AIStudio):

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略:

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新时间:2024-05-20 07:17

lightgbm多因子选股

旧版声明

本文为旧版实现,仅供学习参考。

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU


预计算因子表[数据平台] https://bigquant.com/data/datasources/cn_stock_prefactors

https://bigquant.com/wiki/doc/dai-PLSbc1SbZX

[ht

更新时间:2024-05-20 06:21

用线性随机梯度下降-分类算法实现A股股票选股

更新

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https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略:

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新时间:2024-05-20 02:15

基于SVM支持向量机模型的选股策略

更新

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新版数据平

更新时间:2024-05-20 02:09

基于LSTM模型的智能选股策略

旧版声明

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https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

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导语

这是本系列专题研究的第五篇:基于长短期记忆网络LSTM的深度学习因子选股模型。LSTM作为改进的RNN(循环神经网络),是一种非常成熟的能够处理变化的序列数据的神

更新时间:2024-05-20 02:09

用StockRanker算法实现A股股票选股

旧版声明

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策略案例

https://bigquant.com/experimentshare/72d5601550164505aad979f7265f8fec

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更新时间:2024-05-20 00:50

用梯度提升树-分类算法实现A股股票选股

更新

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新版量化开发IDE(AIStudio):

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略:

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新版数据平

更新时间:2024-05-17 10:35

StockRanker多因子选股策略

StockRanker多因子选股策略

https://bigquant.com/experimentshare/1b8882bded4c4127a6c6edc792af662d

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更新时间:2024-05-17 02:33

TALIB指标选股策略

TALIB指标选股策略的交易规则

买入条件:满足

  1. 今日开盘价大于昨日收盘价;
  2. 5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票按PE升序排名取前十名,次日以开盘价买入; 买入后,如果5日收盘价均线小于10日收盘价均线,则次日以开盘价卖出。

策略构建步骤

  1. 确定股票池和回测时间 通过证券代码列表输入要回测的单只/多只股票,以及回测的起止日期
  2. 确定买卖条件信号 在输入特征列表m1中通过表达式引擎定义 close_0 因子,并通过基础特征抽取模块m7获取数据; 在自定义模块m10中利用talib库计算macd相关技术指标,通过前移1天macd指标来实现当日收

更新时间:2024-05-16 09:59

TALIB指标选股策略

TALIB指标选股策略的交易规则

买入条件:满足

  1. 今日开盘价大于昨日收盘价;
  2. 5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票按PE升序排名取前十名,次日以开盘价买入; 买入后,如果5日收盘价均线小于10日收盘价均线,则次日以开盘价卖出。

策略流程

  1. 股票过滤:剔除ST、停牌股、北交所
  2. 筛选条件:上市天数大于270,收盘价小于30
  3. 信号设定:对符合买入条件(今日开盘价大于昨日收盘价;5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票)的股票设定买入信号,对5日收盘价均线小于10日收盘价均线的股票设定卖出信号,并按照总市值升序排列
  4. 交易设定:开盘买入,开

更新时间:2024-05-16 09:28

【历史文档】策略示例-用梯度提升树回归算法实现A股股票选股

更新

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新版量化开发IDE(AIStudio):

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略:

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新时间:2024-05-16 02:00

【历史文档】策略示例-用随机森林回归算法实现A股股票选股

更新

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新版量化开发IDE(AIStudio):

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略:

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新时间:2024-05-16 02:00

【历史文档】策略示例-价值投资选股策略 v1.0

更新

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新版量化开发IDE(AIStudio):

https://bigquant.com/wiki/doc/aistudio-aiide-NzAjgKapzW

新版模版策略:

https://bigquant.com/wiki/doc/demos-ecdRvuM1TU

新版数据平

更新时间:2024-05-15 10:36

5条线连出一个价值选股策略

导语

本文简单介绍如何通过可视化的方式开发出一个价值选股策略。

标题也许看着有点蒙,什么意思呢?其实就是通过5条线连接的几个模块就能开发出一个简单的价值选股策略。我们先来看看策略截图。

策略思想介绍

该策略一共包括:证券代码列表、输入特征列表、基础特征抽取、数据过滤、Trade(回测/模拟)共5个模块。首先我们先介绍下策略的思想。

  • 开始日期:2013-01-01
  • 结束日期:2017-11-07
  • 选股依据:根

更新时间:2024-05-15 02:10

条件选股:买入大单净流入前5

买入条件: 选择过去30个交易日内,超大单净流入占比均位于所有股票的前5%。 这些股票的涨跌幅位于同期所有股票的前5%。

卖出条件: 或股票涨跌幅跌至同期所有股票的后5%。


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策略源码:

说明:克隆下方策略请前往最新开发环境3.0中运行

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/2c867588-95a7-4e47-afeb-a377cbe13776

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更新时间:2024-04-28 02:01

条件选股:PE+成交量选股

  • 声        明:本策略仅为示例策略,可根据自己需要自行修改策略逻辑
  • 交易逻辑:每隔30个交易日,以开盘价买入当日0<PB<1.5且0<PE<15且有成交量较前一日放大1.5~2.5倍的股票;
  • 每隔30个交易日,将不符合上述标准的持仓股票在第二天以收盘价卖出。
  • 股票过滤:换手率小于20%,过滤ST,过滤北交所,过滤科创版,上市天数大于270天,市盈率小于50
  • 排序规则:按照换手率从大到小
  • 买卖时间:开盘买入,收盘卖出
  • 初始资金:100万
  • 持仓票数:5
  • 持仓周期:1天


回测图:

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

更新时间:2024-04-25 07:25

条件选股:双均线策略

声明:本策略仅为示例策略,可根据自己需要自行修改策略逻辑

声明:本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行

交易逻辑:

  • 当收盘价5日均线大于10日均线时,以第二日开盘价买入;
  • 买入后,当收盘价的5日均线小于10日均线时,以第二日开盘价卖出;


https://bigquant.com/codeshare/65912162-7c7b-4493-b5ee-43d3b92123c7

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更新时间:2024-04-25 07:25

条件选股:TALIB指标选股

买入条件:

  1. 今日开盘价大于昨日收盘价;
  2. 5日收盘价均线大于10日收盘价均线的股票
  3. 按PE升序排名取前十名,次日以开盘价买入;
  4. 买入后,如果5日收盘价均线小于10日收盘价均线,则次日以开盘价卖出。
  5. 股票过滤:过滤ST,过滤北交所,上市天数大于270天
  6. 初始资金:100万
  7. 持仓票数:10只


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策略源码:

{{membership}}

[https://bigquant.com/codeshare/77a6ec54-de06-49b2-a46d-fdc750de5299](https://bigquant.com/codesha

更新时间:2024-04-25 07:25

条件选股:多头排列回踩均线买入

  • 声明:本策略仅为示例策略,可根据自己需要自行修改策略逻辑
  • 声明:本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行
  • 买入条件:
  • 5日均线大于10日均线,10日均线大于20日均线,20日均线大于40日均线,40日均线大于120日均线;
  • 今日最低价小于10日收盘价均线 的股票,次日以开盘价买入;
  • 买入后,如果5日均线小于40日均线,则次日以开盘价卖出
  • 允许最多同时持有20只股票


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策略源码:

[https://bigquant.com/codeshare/5051711d-1470-49f0-b448-e0cacfcf477b](https://bi

更新时间:2024-04-25 07:25

条件选股:基于财报的事件驱动策略

声明:本策略仅为示例策略,可根据自己需要自行修改策略逻辑

声明:本策略需要在AIStudio 3.0环境下运行

股票提取:在财报公告日当天,筛选出净利润同比增长小于1的,并按照净利润同比增长排序

股票过滤:剔除ST、退市、非主板、上市时间小于365天的

买卖时间:开盘买入,收盘卖出

初始资金:100万

持仓票数:3

持仓周期:30天


回测图:



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策略源码:

{{membership}}

更新时间:2024-04-25 07:24

条件选股:通过财报净利润增长率选股


由于财务公告通常在晚上发布,在财务报表公告的第二日开盘买入归属母公司股东的净利润同比增长率百分比大于30%的且降序排名靠前股票(总持仓量不超过50只);\n\n买入并持有40个交易日后,以第二日开盘价卖出;



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策略源码:

{{membership}}

https://bigquant.com/codeshare/afed1970-8cc9-4e6f-95cb-8424092b3537

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更新时间:2024-04-25 07:24

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