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你是如何從兩千多只股票中選出心儀的股票的?

作者:admin 時間:2016-10-13 20:21

我來給大家分享一個非常簡單的交易系統吧。
一般來說,我們只需要解決五個問題:
買什么
什么時候買
買多少
什么時候賣
賣多少
一個交易系統就可以完成了
再簡單一點,選股,擇時


我要分享的策略就特別簡單了,兩個因子 股息率,營收增長率

股息率*0.8(最差情況股息要收20%的稅)>低風險收益(分級A是4.5%左右)
營收增長率>當年GDP增速(這是為了過濾掉一些衰退企業)
每只股票最多持倉10%

如果股票小于10支,則剩下的倉位持有債券(分級A)


我們來看一下表現:



你可能會說回測的時間太短,我們調整一下參數,在降息之前的低風險收益率比較高(余額寶都到過7%呢)
更長時間是什么樣的呢?

是不是特別簡單?
這里最難的就是確定低風險收益的值了,我認為分級A隱含收益率是一個不錯的指標

以上是我把邏輯寫成代碼的回測結果,你可以來這里看到我的代碼并且自己試著動手克隆運行一下:
股息率策略

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忽然多了好多贊受寵若驚
我再多談一點,幾乎所有聰明的腦袋都在二級市場里。所以指望一招鮮吃遍天是不現實的。作為接受過足夠理工訓練的人來講,掌握科學的投資方法還是很重要的。其實投資就兩個最重要的規則:

  1. 分散
  2. 用同樣的風險匹配最大的收益
其他都是具體的方法了,希望下面的內容可以幫助大家形成自己的交易系統,要不只一套交易系統喲~

下面開始放毒了:

Python入門

Python教程 - 廖雪峰的官方網站

python基礎之字典與集合。

python基礎之基本數據類型

python基礎之列表

python基礎之元組

numpy 矩陣運算

【Python 教程 101】 series and dataframe

【Python 教程 101】應用:從日收益率到月收益率

【散沙】Python科學計算系列

【散沙 - Python數據分析教學視頻】

【Python教學】一些Python的入門學習資料,持續添加...)

【Python 教程 101】 series and dataframe


Ricequant 平臺入門教學


【Ricequant教學 1】

【Ricequant教學 2】

【Ricequant教學 3】

【Ricequant教學 4】

【Ricequant教學 5】

【Ricequant教學 6】


技術分析指標及TALIB的使用


【Ricequant教學 4】

【技術指標】SMA 入門策略


【TA-LIB】之STOCH(KD指標)

【技術指標量化】平均趨向指數ADX和動向指數DMI)

【技術指標量化】RSI指標

一個比較有趣的趨勢指標分享

【學習】Talib的Bollinger Bands應用

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【價值投資】【財務分析】【基本面】

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在ricequant上用股票市盈率數據做反轉策略回測

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多因子策略(一)


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【Lecture】線性回歸

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【向阿爾法狗學炒股前篇】【應用機器學習的建議(二)】

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恒生&標普500研究:“好基友,一起走~”


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#讓我們用python跑回歸#Fama-French三因素模型(一)

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