量化投资模型系列之GARP

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1、实用文档量化投资模型系列之GARP：量化投资模型的建立方法，首先要建立股市信息统计分析的基础，量化投资模型进行历史数据的模拟验证，成功率超过80%，在实战中监控量化投资模型。 　　如何建一个量化投资模型，给大家说方法.　　（1）首先要建立股市信息统计分析的基础，从大量的数据中通过数据挖掘找出赚钱股票的内部联系。找出进入点和退出点的基本特征。有些比较简单的统计分析就可以发现规律，有些复杂的模型，需要用到数理统计的聚类分析等算法，最大信息熵，人工智能等多种理论。不过说实话，简单的模型大多不好用，因为这个世界聪明的人多，都能发现的模型，估计有效性就不够。这也是为什么有

2、效的模型，使用的人越少，便越有效。　　（2）量化投资模型进行历史数据的模拟验证。2个星期做到5%的收益，至少要达到所有历史数据（包含历史上的所有时期，不仅仅包含牛市数据，而且也要包含熊市数据。）有效率超过80%。这个是我对模型有效的最基本要求。当然，你也可以做出一个模型，每个星期赚10%。俺曾经尝试过这个模型，貌似很难有很高的成功率。对模型而言，我觉得交易稳健也很重要。所以，我降低了收益率，提高交易的成功率。实际上，稳健盈利的交易模型，给你交易带来最后实际的成功率，一般来说远远高于5%。大全实用文档　　（3）如果你的量化投资模型在实验过程中盈利的成功率超过80%

3、，你就可以进行实战模拟验证了。经过三个月实战模拟验证，再对操作中模型出现的问题进行校正。如果模型能让你10笔交易的胜率超过8笔以上，那你就可以加仓。　　（4）在实战中监控量化投资模型。如果某一个阶段，连续发生模型3次交易失败的事情，就要停止操作，重新观察模型，分析模型失败的原因。重新回到步骤1，开始修正模型，再重新进行2-4的步骤。　　当然，对于股市而言，量化投资模型就是量化投资的精华。如果有了它，你根本不要关注消息面，新闻面，以及传闻。唯一所做的事情，就是面对模型，按照模型操作。当然，如果你的模型有新闻传闻这些影响因子，那就要关注了。　　平时多做一些不同类型的

4、模型，方便自己的交易。当然，有效的交易模型很难找，手上有1个有效的模型，就不愁财富了。当你的量化投资模型越来越多，财富便自然而然的向你奔涌来。   一：量化选股模型1、三个基本选股模型：A、价值模型V：以PE-PB-PCF为价值因子大全实用文档B、成长模型G：以EBITG-NPG-MPG-GPG-OPG为成长因子C、质量模型Q：以ROA-ROC-GPM-CRAR-CNPR-TAT为质量因子 1.1、选股方式——自下而上选股基本选股模型采用指标打分的方法来筛选股票。首先对待选股票的各个指标分别进行排序打分，然后将股票对应各个因子的指标得分进行求和，最后以总得分大小

5、来筛选股票和构建组合。具体步骤如下：第一步：确定待选股票池。选择组合构建时点（每个月最后一个交易日收盘后）上市满两年的全部A股股票，考虑实际投资需求，剔除当日停牌的股票，剔除最近四个季度滚动净利润为负值的股票，剔除连续3个交易日平均成交额小于100万元的股票后，以剩余股票作为待选股票池。第二步：构建股票组合。a）指标打分：首先将待选股票池中股票分别按照属性因子的各个指标进行排序（价值指标从小至大，成长指标和质量指标从大至小），然后采用百分制整数打分法进行大全实用文档指标打分，即以股票在各个指标排名中所处位置的百分数作为股票对应该指标的得分，前1%得分为1，依次递

6、减，最后1%得分为100。b）求和排序：将股票相对于同一属性的各个指标的得分进行等权重求和，将总得分进行从小至大排序，选择排名靠前的N只股票进入量化组合。c）构建组合：采用等市值权重构建相应的量化组合（采用等权重的方法可以比较选股效果的优劣，在实际的投资中也可采用其他权重）。第三步：组合调整。我们对组合进行逐月调整（调整时扣除相应的交易税费，暂不考虑冲击成本），即持有组合至次月最后一个交易日，利用更新后的指标数据重新确定待选股票池，重复第二步打分、求和过程，并将股票按照指标得分和值从小至大排序，将原来量化组合中排名跌出前N名的股票卖出，买入新进前N名的股票，同时

7、将新组合内样本股的权重调整至相等。第四步：统计检验。分别计算各组合每个月收益情况，以沪深300指数作为比较基准，利用t检验考察各个量化组合超额收益的有效性。并用信息比率、夏普比率和战胜基准频率来比较各种策略的优劣。需要说明的是：由于采用自下而上的选股方法，因此在筛选指标过程中，我们尽量选择那些所有股票均可计算的指标（比如ROIC指标由于银行类股票不能计算，我们将其剔除，并选择ROC大全实用文档指标来替代），以避免出现某些行业由于指标无法有效计算而不能被选入的情况。另外，我们主要选择那些可以明显分别出优劣的指标，以便进行排序（比如资产负债率等指标不能通过简单的排序

8、来区分股票好坏，因此不予