上一篇文章讨论了量化选股的顶层设计思路，并简单分享了上涨行情中的胜率分布情况。但尚一品文章写得比较粗略，也没花太多时间在数据可视化上面。今天的图片好看很多了。
如果你想看模型的设计思路，请看上一篇文章，或者在公号后台回复【模型】两个字即可得到原文地址。
暴涨行情中的盈利能力分析
这里的暴涨行情指的是2019-01-31~2019-03-07这一段时间，先上大盘指数涨势图
这段时间上指数从2584点涨到3106点，涨幅20.20%，再来看模型在这段时间类的胜率分布情况
先解释以下这个图的含义，图中横坐标表示10日内涨幅分布情况，有三个簇，每个簇有三个柱，从左到右三个簇分别是：10天内涨幅超过15%，10天内涨幅超过10%，10天内涨幅超过5%，每个簇中的三个柱从左到右分别表示，预测反例，预测结果区分度不大，以及预测正例。所谓预测结果区分度不大是指，模型输出的正例值和反例值差别比较小，可以理解为，模型不太确定当前信号是否真的会涨的案例，所以并没与将其划分到正例当中，目前是人为指定的一个数字，目前这个阈值还没有经过精心设计。
好了来看这张图，其实这张图就是上一篇文章文末的那张表。先看涨幅超过15%这一簇。反例胜率为0，也就是反例样本中么有一个信号10天内涨幅超过15%，而区分度不大的信号中，却有46%的信号在10天内涨幅超过15%，快接近一半了。而正例中却只有37%的信号10天内涨幅超过15%。从这里可以看出两个信息：，第一个信息是在这样的暴涨行情中，模型的判别能力很强，因为正例与反例未来涨幅超过15%的信号占比差距很大，正例愿愿超过反例，从这个角度来看，这个模型是成功的；第二个信息是，我们人为不是很确定的信号，10天内涨幅超过15%的占比超过了正例的占比，这说明在这样的市场中，区分度不大这个类别的划分方式不合理。
暴跌行情中的盈利能力分析
这里的暴跌行情指的是，2019-04-19~2019-05-09这一段时间的行情，先上上证指数的趋势图
这段时间指数从3270点跌到2850点，跌幅12.84%，深圳成指和创业板指趋势差不多，这里不再赘述。
再看这段时间内的模型表现
可以看到，在暴跌行情中，10日内涨幅超过15%的信号占比与涨幅超过10%的信号占比相同，说明凡是涨幅超过10%的信号，真实涨幅都超过了15%，占比为17%。这张图中最亮眼的点在于，虽然涨幅超过15%和涨幅超过10%的信号占比与暴涨行情总相比，要逊色很多，但是，涨幅超过5%的信号占比却依然亮眼，正例信号有67%的信号10天内涨幅超过5%，并且远大于另外两类。这个地方就体现出把不确定性较高的信号踢出去的意义了，很明显，这是一种在行情较差时可以显著降低风险的做法。但是在暴涨行情中，这个作用不明显，但是即使当前行情很好，在下一天真正到来之前，我们怎么知道它是暴涨还是暴跌呢。换句话说，我们并不能准确判断快速上涨的行情是否在当下已经结束，从这个角度讲，我认为在任何行情中，他都是有意义的。
震荡行情中的盈利能力
这里指的震荡行情是指2019-05-09~2019-06-11这段时间，这段时间上证指数在2850到2925这个窄区间内波动，幅度变化很小。
再来看模型的表现
具体数字就不赘述了，图中展现的很直白。不过这里很奇怪，我本来以为，在震荡行情中，模型的表现应该比暴涨行情差一些，这无可非议，但应该要比暴跌行情中要很很多才对。看到这个结果后很迷惑，后面认真分析数据的细节，发现一个很有意思的现象。在震荡行情中，信号出现后，有几天短暂的回调，回调之后再上涨，并且更有意思的是，在信号出现后的一段时间里，涨停板出现的概率很大，即使是那些并没有赚到太多利润，甚至浮亏的信号，都是如此，也就是说，信号出现后的短暂回调吞噬了一部分应该有的利润。另一个有意思的现象是，有一部分信号确实后面涨幅不错，甚至有些案例短短几天上涨50%，不过并不在信号出现的10天以内，有的是恰好出现在第11天，或者第12天，有一些又隔得远一些，比如有的格20几天，然后行情启动，逆势上涨。
在下一篇文章中，我们来分析优化震荡行情中模型的几个思路，今天就到这里，可以在同名公号【数据之佳】中留言探讨