量化交易如何选股?基于Python的横截面因子分析实操
发布时间:5小时前阅读:4

传统的选股往往依赖于对个股的研究,而量化选股则采用“横截面分析”的思路——即在同一时间点上,对全市场数千只股票进行多维度的评分排序。这种方法能确保投资者的持仓始终位于全市场最符合逻辑的那一梯队。
在量化系统中,实现这一逻辑通常通过“因子打分法”。例如,我们可以设定三个因子:过去20天的波动率(低波因子)、过去一个月的资金净流入(资金因子)、以及当前的市盈率分位数(价值因子)。通过Python脚本,系统会在盘后或盘中定点获取全市场股票的数据,按照这些因子的权重进行加权评分,选出得分最高的前50只股票构建组合。
这种选股方式最大的优势在于其客观性和覆盖度。它能帮投资者捕捉到那些处于冷门行业、但基本面正在悄然发生变化的黑马股,同时自动剔除那些因情绪过热导致估值透支的品种。
为了支持这种海量计算,国金证券提供的QMT系统开放了全市场的行情接口。资产满10万元即可开通正式版,并享受永久Level-2行情展示功能。通过QMT,投资者可以快速调取财务、行情及宏观数据,构建复杂的因子模型。此外,国金证券还支持绑定主流三方软件如同花顺、雪球,新开户投资者更可获得AI投顾免费体验,通过算法生成的因子参考,辅助完善个人的横截面选股体系。
温馨提示:投资有风险,选择需谨慎。


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