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社区首页 >专栏 >Python量化 | 10年翻400倍的炒股策略(视频讲解)

Python量化 | 10年翻400倍的炒股策略(视频讲解)

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小歪
发布2018-04-04 14:37:56
6K1
发布2018-04-04 14:37:56
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吃瓜群众:10年翻400倍?!这怎么可能?!肯定是标题党?! 回答:绝对不是。后面会附上原始数据、代码、结果,用数字说话。 吃瓜群众:那这个策略是不是非常复杂? 回答:不复杂。这个策略非常简单,简单到一句话就能讲清楚。

邢不行是经管之家(原人大经济论坛)「量化投资」版块的版主,毕业于中国香港科技大学,热门教程《量化小讲堂》作者。

今天,邢老师给大家分享一个策略,一个在过去10年可以让你的本金翻400倍的选股策略。

选股条件

这个策略非常简单,简单到只用了一个选股条件。但是这个选股条件在众多其他条件中,却是最强的一个。至少我个人寻寻觅觅这么多年,回过头来发现,还是没有一个单独的选股条件比它更强。

这个选股条件就是:市值。

市值的意思就是,在市场上买下这个股票所有的股份,总共需要花多少钱。而对于选股而言,市值是越小越好。也就是说,市值越小的股票,在将来上涨的概率越大。

可以将这个条件抽象为一个可以实际投资的简单策略:在每个月的月底,找出市值最小的10只股票,然后全仓等额买入。每月如此反复。

例如,假设一开始有10万元。在6月的最后一天,将所有股票按照市值从小到大排序,选取最小的10只股票,然后每个股票买入1万元。持有1个月,等到了7月31日,将手上的所有股票都卖掉,然后再找出届时市值最小的10只股票等额买入,如此往复循环即可。

10年400倍

对!就是这么简单的一个策略,一个每个月只用交易一次其它时间只需要喝茶的策略,一个任何人都能实际操作的策略,从2006年至2016年,11年期间,可以让你的原始资产翻400多倍。

下图中蓝色的曲线是按照这个策略进行投资的资金曲线图。起点是1,到2016年末是467,也就是翻了467倍 。绿色的曲线是同期大盘,也就上涨了十几倍。

会失效吗?

记得很多人在2009年的时候就说过,小市值在将来不会再有效了,要当心。但是这些人一再的被打脸。不说这个策略2009年到现在收益惊人,仅仅看去年2016年,通过这个选股条件选出来的股票就涨了90%左右。试问有多少人可以跑赢呢?

当然,现在小市值选股已经越来越成为行业公开的“秘密”,很多看上去高大上实际上呵呵哒的量化基金,它们背后的逻辑本质上就是小市值选股,可能就和我们刚刚分享的策略一样简单。

确实,策略知道的人多了,就谁都不能保证它将来可以继续赚钱,例如在2017年的一季度,小市值股票就出现了一轮回调。

但另一方面,也没有谁可以保证它将来就不赚钱。我们唯一知道的是,在过去近30年的A股市场上,它非常的赚钱。在过去一百多年的美国市场上,它也非常的赚钱。甚至有学者撰文阐释背后的原因,从而获得了诺贝经济学奖。

所以这是一个经历过时间检验、有理论支撑的策略。它会有低谷,但是长期来看,必定有超额收益。

python代码

让我们用数据说话,看看如何用python和历史数据去验证这个策略。

下图是用到的数据。这个数据,包含了所有股票(包括退市)从上市至今每个月的数据,每一行就是一个股票在一个月的相关数据。数据总共约30M。如果需要数据,请根据文末提示加邢老师微信咨询。

其中第四列的【是否交易】字段,含义是这个股票在当月最后一个交易日是否交易。用于排除那些在月末最后一天停牌而不能买入的股票。

第五列的【最后一天涨跌幅】字段,含义是这个股票在当月最后一个交易日的涨跌幅。用于排除那些在月末最后一天涨停而不能买入的股票。

接下来就是python代码,加上注释、空行,总共也就50多行。python就是这么强大。

视频讲解

若对代码不是很理解的话,可以看下面的两个视频,里面有关于以上代码的逐行讲解以及量化学习方法,即使没有任何基础也能看的懂,试试看吧~

视频内容

视频内容

邢老师的python量化入门课程

邢老师经过多轮直播,精心打磨的《python量化投资入门》视频课程,也在最近上线了!

  • python从入门到熟练,手把手教你从安装到常用工具库的使用。
  • 量化投资从基础到策略编写,手把手教你从获取数据到自动下单。
  • 课程注重实际,学完后能自己写出量化策略并自动交易。
  • 课程配套大量实际案例作为作业,老师持续督促,不做作业会被骂的!
  • 任何问题,可通过文字、语音、远程桌面等方式提问,邢老师亲自解答。
  • 免费加入邢老师的「小密圈」(原价66元),获得量化投资最新动态。

学生对于课程的评价:

本文参与 腾讯云自媒体分享计划,分享自微信公众号。
原始发表:2017-08-01,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

本文分享自 Python爬虫与算法进阶 微信公众号,前往查看

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