因子选股公式，助你纵横熊牛！（附代码）

最近总有小伙伴反映炒股太难了，为什么自己总是亏钱。关于这个问题，校长帮大家问了一下ChatGPT，希望她能给大家一个最为客观和准确的答案。

多因子选股策略的设计步骤：

1、确定选股目标：首先，你需要明确你的选股目标。是寻找具有成长潜力的股票，还是寻找低估值的价值股票？确定选股目标有助于指导后续因子选择和权重分配。

2、选择因子：根据选股目标，选择适当的因子。这些因子可以包括财务指标（例如营收增长率、净利润率、ROE等）、估值指标（例如本益比、市净率等）、成长指标（例如盈利增长率、销售增长率等）、技术指标（例如相对强弱指数、移动平均线等）等。选择因子时要确保它们与你的选股目标相关且具有解释力。

3、数据获取与预处理：获取所选因子所需的数据，并进行必要的数据预处理，例如清洗异常值、填充缺失值、标准化等。

4、因子评分和排名：对每个因子进行评分和排名，将股票按照每个因子的表现进行排序。评分和排名可以使用各种统计方法，例如标准化、分位数排名等。

5、权重分配：为每个因子分配适当的权重，以反映其在整体选股模型中的重要性。权重分配可以基于经验、回测结果或优化算法等。

6、综合评分和筛选：将各个因子的评分加权综合，得到最终的综合评分。根据综合评分进行股票筛选，选择得分较高的股票作为投资组合的候选股。

7、风险控制和组合构建：在选股过程中考虑风险控制，例如设置最大持仓限制、行业分散和资金分配策略等。根据选定的股票，构建投资组合。

8、跟踪和调整：定期跟踪和评估选股模型的表现，并根据市场情况和模型效果进行必要的调整和优化。

需要指出的是，多因子选股策略的设计是一个相对复杂的过程，涉及因子选择、权重分配和模型验证等环节。在设计过程中，要充分考虑市场环境和历史数据的限制，并进行充分的回测和验证，以确保选股模型的稳定性和可靠性。此外，选择合适的因子和合理的权重分配也需要基于投资者的风险承受能力和投资目标进行个性化调整。

专业的人做专业的事，如果你想在股票交易中获得稳定的盈利就需要让自己变得更专业。今天校长就通过分享一个自己的多因子选股公式（通达信版本）来给大家讲解：

股票多因子大类可分为：规模因子、质量因子、价值因子、波动性因子、增长因子等等。

我们从这些大类因子中选取一或多个有效性强的小因子来解释个股不同维度的标准。我们认为越便宜的股票越容易赚钱，因此在规模因子里我们选择总市值小的股票，对应代码VAR5:=IF(FINANCE(40)<5000000000,1,0);我们在质量因子中选择市销率低的股票，来判断股票是便宜的，对应代码VAR3:=IF(FINANCE(1)*C/FINANCE(20)>0 AND FINANCE(1)*C/FINANCE(20)<2,1,0);在质量因子中选择市净率低的股票，认为这样的股票是便宜的，对应代码VAR4:=IF(CLOSE<finance(34)*2,1,0);< span>在波动性因子中，通过成交量萎缩来代表交易筹码集中，而当个股筹码相对集中后更容易出现强势涨跌，对应代码MA1:=MA(VOL,60);MA2:=MA(VOL,120);MA3:=MA(VOL,240);VAR1:=IF(MA1<ma2 and ma2<ma3,1,0);< span>在价值因子中选择股息率，历史数据证明股息率高的股票更容易跑赢指数，对应代码VAR2:=IF(FINANCE(45)>3,1,0);

将选股公式做成量化策略置于果仁量化平台进行测试选股逻辑的有效性并进行参数和权重调优。

这样一个实用有效的因子选股公式就完成了。由于交易者在实际交易中，采取的微观交易策略和手法的不同，最后是否能赚钱，赚多少钱还是要看个人的综合交易能力。

最后，校长祝大家都能有一个科学的投资观念，投资顺利纵横熊牛！

若对上文内容有任何疑问可扫描下方二维码加入微信群，宽客俱乐部特邀量化专家周泽炜将在群内答疑。