量化选股入门
量化选股是用数学模型和计算机程序来筛选股票的方法。我们的能量排行榜就是一个量化系统的输出。
量化选股的优势
- 客观性：排除人为情绪干扰，每次筛选标准一致
- 效率：几秒钟扫描几千只股票，人工根本做不到
- 可回测：策略可以用历史数据检验有效性
- 纪律性：规则一旦确定就不会因为"感觉"而改变
量化选股的基本流程
- 因子选取：选择你认为有效的选股因子（动量、价值、质量、波动率等）
- 数据处理：获取原始数据并清洗标准化
- 模型构建：将多个因子组合成评分模型（加权平均/机器学习等）
- 回测验证：用历史数据测试策略效果（收益率、最大回撤、夏普比率等）
- 实盘执行：按照模型输出结果进行实际交易
入门门槛
- 初级：在同花顺的条件选股器中使用内置指标组合筛选。不需要编程
- 中级：学习Python + Tushare/AKShare库，自己写简单的选股脚本
- 高级：构建完整的因子研究和组合优化系统
我们正在使用的武器库（能量排行榜 + 上台阶形态 + 温度系统）就是一个实用的量化系统框架。即使你不写代码，也可以利用这套体系来做半量化的选股决策。