【周期論勢】量化選股及數據分析 2021年6月1日

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【周期論勢】量化選股及數據分析 2021年6月1日

隨著科技進步,數據分析普及,電腦的機械性分析已經越來越重要

重要的原因就是好用,能賺到錢

我所追求的和大多數投資者追求的一樣,就是穩定盈利,取得超越指數的回報

否則一切都毫無意義

例如過往幾期的宏觀經濟分析,從實戰中很容易發現,這些分析在大方向趨勢上是好的,邏輯也都嚴謹

但又很難説清楚,對市場有多大作用,或者反過來說是市場對這些因素有多重視

經常出現的情況是,當經濟學家對當下市場關注的問題進行邏輯嚴謹地一番推敲,自己也認爲有了一定了解,之後,很快市場好像對這個問題失去了興趣

就好像通脹和加息問題,上上個月還在每天盯著美國國債的時候,突然一下這種相關性就好像消失了一樣

按照量化的術語來説,就是因子會改變,相關性也在不斷改變,那麽這就不是一個穩定的有用的分析方法

最終,回到數據分析,就是從變化中尋找不變

學術界早就發現了動力,價值,成長這些因素非常顯著地給股價貢獻alpha

簡單地說,經過統計,這些因素能令個股跑贏大市

我將這些因素用數據分析,每周選出一籃子股票共30支

並按照得分高低排序每周發放給會員,以供參考

實戰中,我主要根據這些選股結果來挑選個股買入

由於選股對象是港股通中的股票,以此我希望簡單地形式篩選出較有流動性的股票,避免那些缺少成交的細價股

所以少數情況下會選擇沒有在量化選股結果中的股票

從過往歷史表現中,如果平均分配買入的話,該策略長期回報大幅跑贏指數

現在,周期分析,無論金融占星自然周期還是市場周期,都已經一大部分藉助電腦進行數據統計分析,然後再用人手劃分周期

人腦卻不會被電腦取代,人腦的最大優勢在於形態識別,歸納總結都又快又准

我只是半自動操作,利用數據分析工具,在實戰中通過對市場形態的判斷來進行操作

半自動形式人腦電腦互補,我發現成功率是最好,表現亦是最穩定

/ 交易心得, 周期論勢

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