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发表于 2018-07-12 16:46:56 股吧网页版
想收获稳定盈利?这2点才是挑出强势股的秘密!
文章来源:财富号,东方财富网旗下财经自媒体平台   【点击查看财富号原文】

什么是强势股?!

打开看盘软件,通过观察个股走势曲线,有的股价近期突然飙涨,但远看多年走势却又觉得不太安心,看这些无法量化的曲线,代表无法复制做到正确有效的判断。考虑以上这些,学会动能系统,替您寻找到强势上涨又涨势井然有序的股票。我们不只希望找到股价涨幅最大的股票,而且上涨过程必须稳定,以下来扎实了解!

动能投资的理性根据

要用在交易上必定先探探虚实,在学术界股票动能的研究已经发展相当成熟,最具影响力的论文发表于1960年代(Levy发表的Relative Strength As a Criterion for investment Selection),其后也看到一些有趣的研究报告,尝试说明动能投资之所以有效的理由。

动能系统理论

投资人买进过去的赢家,卖出过去的输家,这些交易导致价格暂时偏离长期价值,因此造成价格过度延伸。 — Levy

另外的论点是由Jagadeesh与Titman发表动能投资有效性的研究,认为是正面回馈循环理论造成,成功的股票受到注意,因此吸引更多投资人。

当然这些都是纯粹的理论观点,考虑这些理论是否重要,我们如果透过MC精英版的强大Portfolio功能,证明动能效应过去存在,确实可以产生超额报酬,而且将来很有可能继续如此,那么了解这道理,可以成为在交易市场的强力武器。

动能给分的分数怎么来,以下介绍动能给分中重要的两个概念:

动能投资方法1 - 动能强度

一支股票走势动量看起来很强,采用量化分析在统计学有很多方法,MC精英版的Portfolio动能模板预设采用的是指数回归的方法,这在模板也可以套用自行定义的方式来计算,这边先就指数回归法介绍。

先讲线性回归的概念,线性回归和均线的计算是很不一样的,线性回归是针对一组具有时间数列的数据点,寻找一条最适配直线用以标示。在这条回归线上距离价格数据点的误差,整体来说是最小的。而这条回归均线的斜率是相当重要,代表股票在这观察区间的变动的速度,观察区间的范围可以透过MC策略参数Frame来调整。

 另一方面在取数据点是采log收盘价的方式而非直接对收盘价做计算,因为在股票的标的有高价股也有低价股,若直接采收盘价是不利计算投资报酬率,所以这边采用log收盘价,取得个股变动的百分率,计算出指数回归均线的斜率后做年化的处理,这年度化斜率是指股价如果按照相同速度变动,经过一整年之后的理论变动量。

动能投资方法2 - 动能的质

由于我们不希望挑选价格突然暴涨的股票,希望股价尽可能平稳地波动。即使是在买进之后,我们仍希望股价尽可能稳定上涨。我们希望找寻真正的动能股票,不要疯狂的跳空缺口。

关键的处理方法是适配,在前面提到的统计回归里,有个系数可以精准衡量回归质线对于价格数据的适配程度,也就是利用判定系数R2来决定动能的质。R2告诉我们数列的适配程度,对于全部是随机的价格数列,我们可以画出回归曲线,但因为这些数据点彼此之间没有关联,R2会非常的小,等于不能预测未来的斜率。

在动能强度和动能的质的逻辑之下,我们将两者相乘,定义为动能给分的大小,概念像是借由回归斜率衡量纯粹的动能,然后按照价格波动程度惩罚,价格波动越剧烈,惩罚越严重。

动能给分定义

指数股价回归均线的年化斜率 x 回归均线的判定系数R2

动能投资滤网细节

当我们处在多头行情,或无趣的常态世况下,动能效应的作用相当明确。这是因为处于正常或篇多的市况环境,个别股票彼此之间的行为相当独立。

操作重点在于个股表现,而不是整体市场状况。但当处在空头行情下,通常都会产生显著的市场齐头因素。行情之所以下跌,通常都有某种驱动力量,这些力量会导致所有股票几乎一起下跌。驱动的因素可能是科技泡沫、全球信用崩解、主权债务违约或是其他重大事件。股票市场一旦迈入空头行情,几乎所有股票都呈现相同行为。这种市况之下,分散交易变成一种假象,股票会齐涨齐跌。若是如此下动能效应就没有多大帮助。

在MC动能投资系统的上证50成分股模版里提供大盘市况滤网,初始设定是收50ETF大盘的均线当做参考,当大盘低于季线90天,系统就不再建新仓在投资组合里,下降整体铺险程度。至于大盘滤网在动能投资的效果为何,这就拿模版试用看看就知道了哦!

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什么是强势股?!

打开看盘软件,通过观察个股走势曲线,有的股价近期突然飙涨,但远看多年走势却又觉得不太安心,看这些无法量化的曲线,代表无法复制做到正确有效的判断。考虑以上这些,学会动能系统,替您寻找到强势上涨又涨势井然有序的股票。我们不只希望找到股价涨幅最大的股票,而且上涨过程必须稳定,以下来扎实了解!

动能投资的理性根据

要用在交易上必定先探探虚实,在学术界股票动能的研究已经发展相当成熟,最具影响力的论文发表于1960年代(Levy发表的Relative Strength As a Criterion for investment Selection),其后也看到一些有趣的研究报告,尝试说明动能投资之所以有效的理由。

动能系统理论

投资人买进过去的赢家,卖出过去的输家,这些交易导致价格暂时偏离长期价值,因此造成价格过度延伸。 — Levy

另外的论点是由Jagadeesh与Titman发表动能投资有效性的研究,认为是正面回馈循环理论造成,成功的股票受到注意,因此吸引更多投资人。

当然这些都是纯粹的理论观点,考虑这些理论是否重要,我们如果透过MC精英版的强大Portfolio功能,证明动能效应过去存在,确实可以产生超额报酬,而且将来很有可能继续如此,那么了解这道理,可以成为在交易市场的强力武器。

动能给分的分数怎么来,以下介绍动能给分中重要的两个概念:

动能投资方法1 - 动能强度

一支股票走势动量看起来很强,采用量化分析在统计学有很多方法,MC精英版的Portfolio动能模板预设采用的是指数回归的方法,这在模板也可以套用自行定义的方式来计算,这边先就指数回归法介绍。

先讲线性回归的概念,线性回归和均线的计算是很不一样的,线性回归是针对一组具有时间数列的数据点,寻找一条最适配直线用以标示。在这条回归线上距离价格数据点的误差,整体来说是最小的。而这条回归均线的斜率是相当重要,代表股票在这观察区间的变动的速度,观察区间的范围可以透过MC策略参数Frame来调整。

 另一方面在取数据点是采log收盘价的方式而非直接对收盘价做计算,因为在股票的标的有高价股也有低价股,若直接采收盘价是不利计算投资报酬率,所以这边采用log收盘价,取得个股变动的百分率,计算出指数回归均线的斜率后做年化的处理,这年度化斜率是指股价如果按照相同速度变动,经过一整年之后的理论变动量。

动能投资方法2 - 动能的质

由于我们不希望挑选价格突然暴涨的股票,希望股价尽可能平稳地波动。即使是在买进之后,我们仍希望股价尽可能稳定上涨。我们希望找寻真正的动能股票,不要疯狂的跳空缺口。

关键的处理方法是适配,在前面提到的统计回归里,有个系数可以精准衡量回归质线对于价格数据的适配程度,也就是利用判定系数R2来决定动能的质。R2告诉我们数列的适配程度,对于全部是随机的价格数列,我们可以画出回归曲线,但因为这些数据点彼此之间没有关联,R2会非常的小,等于不能预测未来的斜率。

在动能强度和动能的质的逻辑之下,我们将两者相乘,定义为动能给分的大小,概念像是借由回归斜率衡量纯粹的动能,然后按照价格波动程度惩罚,价格波动越剧烈,惩罚越严重。

动能给分定义

指数股价回归均线的年化斜率 x 回归均线的判定系数R2

动能投资滤网细节

当我们处在多头行情,或无趣的常态世况下,动能效应的作用相当明确。这是因为处于正常或篇多的市况环境,个别股票彼此之间的行为相当独立。

操作重点在于个股表现,而不是整体市场状况。但当处在空头行情下,通常都会产生显著的市场齐头因素。行情之所以下跌,通常都有某种驱动力量,这些力量会导致所有股票几乎一起下跌。驱动的因素可能是科技泡沫、全球信用崩解、主权债务违约或是其他重大事件。股票市场一旦迈入空头行情,几乎所有股票都呈现相同行为。这种市况之下,分散交易变成一种假象,股票会齐涨齐跌。若是如此下动能效应就没有多大帮助。

在MC动能投资系统的上证50成分股模版里提供大盘市况滤网,初始设定是收50ETF大盘的均线当做参考,当大盘低于季线90天,系统就不再建新仓在投资组合里,下降整体铺险程度。至于大盘滤网在动能投资的效果为何,这就拿模版试用看看就知道了哦!

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