广发多因子选股,多因子选股

　　1：量化选股策略是什么多因子模型是什么

　　量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为，研究表明，板块、行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置，这也是机构投资者最普遍采用的策略。此外，周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好，而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显著的差异。
多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。多因子模型相对来说比较稳定，因为在不同市场条件下，总有一些因子会发挥作用。

　　2：广发证券金融终端如何使用选股器

　　您可打开金融终端，点击“菜单”-“选股器”，选择任一种选股方式后选择或设置指标条件后点击“加入条件”再点击“执行选股”或“选股入板块”。详细操作方法可查询帮助说明文件中的“功能-选股器”。

　　3：怎样利用广发证券的选股器选出几天内下跌较大的股票例如选出一个星期下跌30%的股票

　　敲代码 .403个股区间涨幅排名，然后右键现在你要统计的区间就能找出来任何一段时间内个股的涨跌幅度。

　　4：什么是多因子选股

　　市场上的投资者，不管是价值投资者，还是投机者，或者短线交易者，都会根据某些因子来判断股票的涨跌。当有一群交易者同时采用某个因子的时候，就造成该因子有效。

　　多因子模型是一类重要的选股模型，它的优点是能够综合很多信息最后得出一个选股结果。多因子模型的表现相对来说也比较稳定，因为在不同的市场情况下，总有一些因子会发挥作用。因此，在量化投资界，不同的投盗者和研究者都开发了很多不同的多因子模型。各种多因子模型核心的区别一是在因子的选取上，二是在如何用多因子综合得到一个最终的判断。

　　多因子选股python模型策略源码请参考：网页

　　5：求盘中创出60日新高的选股公式

　　盘中的收盘价C就是当前最新价格，所以创新高时的价格就是盘中的收盘价。
选股公式：
L1:= H=HHV(H,60);
H1:= REF(H,BARSLAST(L1));
XG: REF(C,1)<REF(H1,1) AND C>REF(H1,1);
用以上公式做条件预警即可做到盘中随时选出。也可以手工在盘中执行选股。

　　6：什么是量化选股 量化选股的风险特征

　　什么是量化选股
简单来说，量化选股就是利用数量化的方法构建模型，进而选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资方法。
量化选股的风险特征如何
我们以市场上较为典型的两种运用量化选股方法的策略举例：
一、市场中性策略
对于市场中性策略来说，其目标主要是通过量化选股的方法选出高阿尔法的股票构建组合，并做股指期货对冲。以此来剥离股票组合的市场风险，并收获纯阿尔法收益。所以一个标准的纯市场中性策略，应该较少的受到市场波动的影响，进而稳定的获得一个不错的超额收益。所以一般情况下中性策略相对纯股票多头产品回撤风险要小，波动平滑，最大回撤一般较小，属于相对比较稳健的投资策略。
二、指数增强策略
市场上现在比较主流的指数增强策略主要由原来的市场中性策略演变而来，为了能够提高资金使用效率和搏取更高的收益，将市场中性策略中的股指期货对冲部分去除，直接构建股票纯多头组合，运用量化选股的方法选择一揽子股票，追踪指数，控制跟踪误差。目的是在承担市场风险的前提下，获取能比市场指数更高的收益，不仅获取中性策略中所提供的纯阿尔法收益，也获取市场本身所带来的收益。
现在的指数增强产品主要有沪深300指数增强和中证500指数增强产品两种，以跟踪中证500指数的产品相对更多。由于去掉了股指对冲，指数增强的产品是完全暴露市场风险的，以此来搏取更高的收益。所以指数增强的产品就具备了高风险，高收益的特征。一般情况下，会跟随产品所追踪的指数进行波动，同涨同跌，但一般会在上涨中比指数涨的更高，而在下跌中比指数亏损的较少，尽管策略整体波动相对较大，在投资期间也可能发生较大的回撤，但由于指数增强产品相比纯中性产品资金使用效率更高而且有更强的复利效应，在市场没有极大风险的情况下，更可能获得比中性产品更高的收益。
最常见的量化选股模型
市场较为主流的量化选股策略总的来说可以分为两类：第一类是基本面选股，第二类是市场行为选股。其中基本面选股模型主要有：多因子模型、风格轮动模型和行业轮动模型。市场行为选股模型主要有：资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势追踪模型和筹码选股模型。
市场中从事量化投资的机构运用了各种量化选股模型构建股票组合，通过借助现代统计学、数学的方法，从海量历史大数据中寻找能够带来投资组合稳定收益的多种“大概率”策略和规律，在此基础上，综合归纳成因子和模型程序，最终纪律严明地按照这些数量化模型组合来进行独立投资。在众多的选股模型中，多因子选股模型是各个量化选股机构用的比较多的一种，多因子模型基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。
多因子模型的核心原理就是找到那些与企业的收益率最相关的因子。各种多因子模型核心的区别主要有两点，第一是选择的因子可能不同，第二是对因子的组合和权重分配会有所不同。综合这两点，就会导致不同机构最终选择出的股票组合是不同的。一般而言，多因子选股模型具体的选股方法分为打分法和回归法两种。
打分法就是根据各个因子的大小对股票进行打分，然后按照一定的权重加权得到一个总分，根据总分再对股票进行筛选。
回归法就是用过去的股票的收益率对多因子进行回归，得到一个回归方程，然后再把最新的因子值代入回归方程得到一个对未来股票收益的预判，然后再以此为依据进行选股。