股票选股
常见量化股票选股方法： 多因子选股：多因子选股是最常见的量化选股方法。它假设股票的收益率受到多种因素的影响，这些因素被称为因子。通过分析和比较不同股票的因子表现，可以选出那些因子表现优秀的股票，从而构建投资组合。常见的因子包括基本面因子（如市盈率、市净率、盈利能力等）、技术因子（如动量、波动率等）和宏观经济因子（如经济增长率、通货膨胀率等）。 风格轮动选股：风格轮动选股是一种基于市场风格的量化选股方法。它通过分析市场风格的变化，选择那些符合当前市场风格的股票进行投资。例如，在成长风格占主导的市场中，可以选择那些具有高成长性的股票进行投资。 行业轮动选股：行业轮动选股是一种基于行业表现的量化选股方法。它通过分析不同行业的景气度和市场表现，选择那些当前表现优秀的行业进行投资。例如，在消费行业景气的市场中，可以选择那些消费类股票进行投资。 趋势跟踪选股：趋势跟踪选股是一种基于股票价格趋势的量化选股方法。它通过分析股票价格的历史走势，选择那些当前处于上升趋势的股票进行投资。这种方法假设股票价格具有一定的惯性，即过去表现好的股票在未来一段时间内仍然可能继续表现良好。 机器学习选股：机器学习选股是一种利用机器学习算法进行量化选股的方法。它通过对大量历史数据的学习和训练，挖掘出股票价格与各种因子之间的复杂关系，从而预测未来的股票收益并选出具有投资潜力的股票。 股票选股是金融投资领域中的一项核心策略，它涉及到对市场趋势的深入理解、对公司财务数据的敏锐洞察以及对投资者心理的精准把握。这一过程既是一门科学，也是一门艺术。成功的选股不仅需要定量分析，如研究公司的收益、资产、负债等硬数据，还需要定性评估，比如考虑公司的管理团队能力、行业前景以及宏观经济环境等因素。最终目标是在繁杂的市场信息中，识别出那些被低估或被高估的股票，以期通过买入低估股票或卖出高估股票来实现投资组合的增值。这需要投资者具备深厚的金融知识、理性的投资心态和丰富的市场经验。
117a-TALIB指标选股策略
策略介绍
该策略是一个TALIB指标选股策略
买入条件是（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
买入后，如果5日收盘价均线小于10日收盘价均线，则次日卖出。
策略流程
- 股票过滤：剔除ST、停牌股、北交所
- 筛选条件：上市天数大于270，收盘价小于30
- 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
- 交易设定：开盘买入，开盘卖出，初始资金100万，持仓票数20只，持仓周
更新时间：2024-06-18 10:49
用支持向量机-分类算法实现A股股票选股
更新
本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
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 10:24
用随机森林-分类算法实现A股股票选股
更新
本文内容对应旧版平台与旧版资源，其内容不再适合最新版平台，请查看新版平台的使用说明
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：2024-05-17 06:42
用线性随机梯度下降-回归算法实现A股股票选股
更新时间：2021-07-30 08:12
用多层感知器-回归算法实现A股股票选股
更新时间：2021-07-30 07:26
用支持向量机-回归算法实现A股股票选股
更新时间：2021-07-30 07:26
分页第1页