选股策略的设计和校验

策略的构想首先来自于对市场的观察，比如，可能认为净利润持续增长的公司股价表现好，或认为市盈率低的股票易涨，或认为主力资金显著流入的股票上扬概率高，则可将该数值设定为一个变量，采取如下方式进行校验:

1.选定测试变量(如季度EPS同比增长率)、总区间(2005—2012年)、测试样本(如100只大消费类股)并设定拟持有时间(如一个季度);

2.从2005年年初，按EPS值对样本进行从高到低排序，并按20只一组排成高到低5个组合:group(n)，n=1～5;

3.计算这5个组合持有至第一季度末之收益，折算成年化收益率R(n);在第二季度初，根据样本股票新EPS值重新排列组合成5个组合，在季度末继续计算和排列，依次类推至2012年末;

4.如果我们假定的策略成立，即季度EPS同比增长高的，其组合股价表现更好，则应满足R(n)与n正相关且大于最小可接受之收益相关性阈值:Abs(Corr(R(n)，n)≥Corr(Min)，同时且R(1)＞R(n)，n＞1;检验所有group相较于测试样本在该区间如果持有不动之平均收益率的胜率情况Winning－Percentage;若Winning－Percentage符合期望，则假定该策略有效。

对于多变量设计，可在依次单独进行有效性校验的情况下，剔除无效和冗余变量，计算相关性矩阵。

目前，市场主要的选股策略包括:以基本面诸财务指标、估值水平量化选股，技术面根据均线系统、MACD、KDJ、RSI等指标量化选股，及根据资金流选股。有的可以取得很好效果，但是否超越传统按基本面选“好股票”长期持有的策略有争议，如，该方法与长期持有优质白马股票之收益率比较可能仍会逊色;同时，与采用传统趋势交易法吃“鱼身子”的方法比较，谁占上风不明朗(参见使用趋势确认指标交易道琼斯的相关统计)。这可能是源于中国市场改革前股权分置、不分红导致估值无意义、炒新股、概念炒作盛行、内幕交易等情况，导致分析出现严重滞后和偏差。

同时，本次全球金融危机对传统计量经济学模型提出了挑战，计量模型通过历史数据回归出参数，其基本前提是假定当前的经济活动是历史发展的正常延续，不会跳变、中断或否定，而现实表明，总会有许多特殊情况。而以基本面进行量化选股正是假定过去盈利好增长快的企业以后也会如此。这在中国市场显然问题多多，业绩本来就可能不诚信，高增长的存在估值问题，黑天鹅事件又层出不穷，长期的“大白马”就那么众所周知的几只，还用得着数学建模去选?而且即使一切正常，还有一个关键的缺陷是，按照企业生命周期理论，企业和产品发展常存在一个“低增长开拓期～高速增长期～放缓成熟期～衰退下降期”，采用历史数据建模，可能因开拓期数据平常而不发出买入信号而错过高速增长期，或者买在高速增长期后立即赶上放缓期。

因此，笔者更倾向于采取人工调查研究的方式进行选股，构建出标的池，而采用量化胜率的方式决定标的池股票的买卖时机，在其上升时赚钱，下跌时也能博取一定反弹。