本文关键词
量化选股 | 投资策略 | 股票选择
从个人的性格来说，我更喜欢那些可以买入之后可以立竿见影地看到效果的股票，因此个人交易更偏向于短线。
倒不是贪图交易的快感，而是为了培养自己对市场的敏感。
我做短线一般是如何选股的呢？ 为此，我设定了一个“新高股模型”。
这种选股的方法属于趋势交易的一种，根本的方法论是：价格会沿着阻力最小的方式运动，价格创出新高的票往往会继续创新高，价格创出新低的票往往会继续创新低。
这种方法论存在的底层逻辑是：市场中大多数散户存在“处置效应”和“损失厌恶”的两种心态。
当股票发生利空的时候，散户的“处置效应”让他们想要捂股回本，因此舍不得卖出，这波人就变成了股票下跌过程的“多头”。在这波人想通股票真实价值之前，股价会产生持续的的卖压，股价向下接近价值的路会走得比较堵塞，最终展现出来“跌跌不休”的状况。
当股票发生利好的时候，散户的“损失厌恶”让他们恐惧利润回吐，因此小赚就卖，这波人就变成了股票下跌过程的“空头”。在这波人想通股票真实价值之前，股价也会产生持续的卖压，于是股价向上接近价值的路也会走得比较堵塞，最终展现出来“涨了还涨”的状况。
外加我国独有的涨跌停板和T+1交易限制，会让股票价格向价值运行的路走得更加堵塞。
在欧美那种成熟的市场，就不怎么出现这种事——股票出现利空利好的时候都是用一条大阳线或大阴线直接一步到位，解决问题。
基于这种现象，我设定了一个选股模型，设定了如下选股规则：
规则1：当日收盘价创6个月新高——为了近期趋势向上；
规则2：当日市值大于200亿——为了避开市值太小的盘子；
规则3：当日成交额大于2亿——为了避开流动性太差的盘子；
规则4：剔除ST股票——为了避开有退市风险的股票；
规则5：上市2个月以上——为了避开近期的新股；
筛选的过程如下：
1、下载过去6个月的所有沪深非ST股票的每日收盘价、市值、成交额数据；
2、在excel表格里进行如下的逻辑筛选：
1、下载过去6个月的所有沪深非ST股票的每日收盘价、市值、成交额数据；
2、在excel表格里进行如下的逻辑筛选：
（1）获取一只股票过去6个月的最高收盘价（不含今日收盘价）；
（2）“今日收盘价”除以“过去6个月的最高收盘价”，记录该比值，下文以X代替；
（3）若X大于1，则说明今日收盘价创出过去6个月新高,根据A股的交易规则，X的范围应该在满足1<X<1.2，因为目前沪深股票的单日涨幅限制是20%；
（4）此时去看该股票的市值和成交额，若当日市值大于200亿，当日成交额大于2亿，则该股票被选中“今日新高股”的名单里。
（5）按照上述逻辑，对Excel表格里的所有股票做一遍筛选，确定最终的股票池。
3、汇总结果，生成一份“今日新高股”的股票池名单备用。 这样的工作，我在每个交易日收盘之后都会做一次，除了下载数据需要手动以外，后面的筛选工作都是自己写的一个脚本在自动运行，很方便。
比如今天运行出来的结果就是这样的：
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有人会问：如果按照这个名单选出来的股票无脑买入，未来能保证赚钱吗？
那当然是不确定的。
那当然是不确定的。
我们的需要做个回测，研究一下该策略在历史上能不能赚到钱。
回测的方法有很多，限于篇幅，今天就只说一个，让小白感受一下方法即可。
我下载了2016-2021年这五年里的所有股票数据，含每日开盘价、收盘价、成交额、市值数据。
我下载了2016-2021年这五年里的所有股票数据，含每日开盘价、收盘价、成交额、市值数据。
按照上述方法进行回测，回测要比选股多一项“买卖规则”。
我把买卖规则定为：
当日创出新高后以次日开盘价买入，出现一只票就花费1元钱买入（实际操作中肯定不能买入1元钱的股票，这里主要是为了程序化计算），分别持有5/10/20/30个交易日，观察收益情况。
我根据新高幅度X的数值把数据分成了5组，对应如下：
组0： 1≤X<1.015，这组的数据是创新高的幅度不足1.5%的股票；
组1： 1.015≤X<1.035，意思是创新高的幅度达到1.5%，不足3.5%的股票；
组2： 1.035≤X<1.065，意思是创新高的幅度达到3.5%，不足6.5%的股票；
组3： 1.065≤X<1.095，意思是创新高的幅度达到6.5%，不足9.5%的股票；
组4：1.095≤X<1.2，意思是创新高的幅度达到9.5%，不足20%的股票,约等于涨停股；
假如每次都按照这样的规则机械买入，收益如何呢？
大数据处理的结果如下：
这张图的横轴是上述的5个分组，纵轴是持有5天的综合收益情况，即按照T+1日开盘价买进，按照T+6日收盘价卖出，各组平均每只股票可以获得的收益。
上图结果的解读如下：
组0的平均收益是每只股票千分之2；组1、组2、组3的平均收益约等于0；组4的平均收益约等于每只股票亏损 0.4%。
这张图告诉我们：不要去追那些短期内涨幅很高的股票，追涨容易亏钱。这里面，组0代表着比较“温柔上涨创新高”的股票，虽然每只股票有千分之2的平均收益看起来也还行，但这种算法是忽略手续费的，对于我们小资金来说，如果买的量比较小，每只股票的交易费用还不止千分之2。
综上，用这种“创新高、次日开盘买入，持有5日按收盘价卖出”的方法买卖股票，几乎不会赚到钱。
如果持有10日、15日、20日呢?
我按照同样的方法也做了一遍检验，结果如下：
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（持有10个交易日的涨幅情况）
（持有15个交易日的涨幅情况）
（持有20个交易日的涨幅情况）
上述结果汇总如下：
（1）新高幅度越大，买入价格就需要追涨的，越追涨收益越低；
（2）在这种策略里，越温和创新高的股票，未来的收益偏高；
（3）持有时间越长，会放大收益和损失的差距，例如持有5天的平均收益在-0.4％至+0.2％之间，但是持有10日的平均收益范围就扩大到了-1％至+1％之间，持有20日的平均收益范围扩大到了-1.5％至+1.5％之间，时间越长代表变数越大，这一点也好理解。
这样看起来，利用0组的股票，去持股10-20个交易日的方法似乎是有机会赚到一些钱的，但距离散户使用，还会存在一些瑕疵：
（1）历史未必会重演，过去5年的数据不一定会在未来重复；
（2）这需要等额资金买入，且有时候需要一天按照收盘价买入上百只股票，对于散户来说不一定具备可操作性；
（3）这是针对2016-2021的5年数据进行的回测，在不同的年份、甚至不同的月份，该策略的收益情况肯定有所差异，需要长期坚持才可能有效果；
（4）真实的股市还有许多影响因素，例如该模型还有成交额、市值、大盘的牛熊状态等指标没有放进来，难免会有考虑不周之处未来如果有机会，我会把更多的变量放入模型，争取做出来更优质的结果。
总结
相比于散户的盲目选股法、精神选股法、信仰选股法或拍脑袋选股法，这种通过明确量化指标来选股的方式至少具备以下优点：
1、所有信息都是外界可获得的客观数据，杜绝了人为主观因素的干扰；
2、所有数据都可以转化为量化指标，因此可以用多种数学方法进行处理；
3、可以得出明确的数学结果，例如“平均收益率是1%”，而不是“XX肯定要涨/要跌”之类模棱两可的结论；
4、可以建立一套自我迭代，新陈代谢的选股体系，研究方法具备可复制性，只要花时间且方法正确，我们就可以不断精进，越做越好。
（全文完）
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特此提示：本人仅有“投资拾贝人”和“投资地文星”两个公众号，发文时候的作者署名都是“独鹤先生”，其余文章多为“特约发布”，皆非本人所写，希望大家多多宽容，并谨慎看待。
感谢你看到这里，如果喜欢本文，请于文末点赞和“在看”，或者转发给身边的朋友们，你们的支持是我前进的最大动力。
相比于散户的盲目选股法、精神选股法、信仰选股法或拍脑袋选股法，这种通过明确量化指标来选股的方式至少具备以下优点：
1、所有信息都是外界可获得的客观数据，杜绝了人为主观因素的干扰；
2、所有数据都可以转化为量化指标，因此可以用多种数学方法进行处理；
3、可以得出明确的数学结果，例如“平均收益率是1%”，而不是“XX肯定要涨/要跌”之类模棱两可的结论；
4、可以建立一套自我迭代，新陈代谢的选股体系，研究方法具备可复制性，只要花时间且方法正确，我们就可以不断精进，越做越好。
（全文完）
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