去年花了不少时间做了一个选股模型，现在分享出来给大家看看。雪球上“夹头“气氛浓烈，我也是深受感染和启发。
虽然大家都是“夹头“，但到了具体的分析和操作层面，又存在各种分歧，所以我打算自己好好研究一番，我们不争论，用数据说话。
思路是借鉴价值投资的理念，通过分析盈利能力、成长性、财务质量、波动性等指标，选出过去10年“高质量+估值合理+投机适度”的好股。数据都是在优矿跑的，用Python做的分析。
选择的备用指标如下：（都是一些常见指标）
1、估值指标：市盈率、市净率、市销率、市现率、资产总计与企业价值之比、现金流市值比、经营活动产生的现金流量净额与企业价值之比；
2、盈利指标：总资产净利率、净资产收益率、营业利润率、销售毛利率、销售净利率；
3、成长指标：ROE变动率、营业利润率变动率、净利润增长率、净资产增长率、营业收入增长率；
4、财务稳健指标：应收账款周转率、存货周转率、流动比率、 产权比率、现金流动负债比；
5、波动性指标：随机指标KDJ_K、换手率相对波动率、股价偏度、历史贝塔、历史波动。
将这些指标做标准化、中性化、去极值处理，与月度收益率做IC分析、回归分析、分层回测，筛选出有效性较好的指标。
跑出来的结果表明，估值指标效果是最好的，盈利指标和收益率基本是负相关，成长和财务稳健没什么选股效果，波动性指标效果也是比较不错的。
最后，将所有的指标做等权合成，等权合成的因子和下个月收益的秩相关系数如下图：
有比较明显的正相关性，不同五分位分组选股对冲中证500指数后净值走势区分度也很强，如下图：
笔者也测试了用IC合成的效果，不如等权合成的好，就不放上来了。
最后，从长期持有投资组合的角度，来验证一下模型的选股效果。前面分析因子有效性时，都采用了月度数据，接下来使用等权合成的因子，按照月度调仓选股，股票被选中的次数越多，说明长期表现越稳定，长期持仓获得持续稳定收益的可能性越高。从2009年1月1日到2919年1月1日，每个月最后一个交易日选取因子值最大的10%，按照120个月度被选中的次数从高到低，筛选出50只股票，按照年化收益进行排名。下表最后一列的年化收益为每只股票从2009年1月1日持有至2019年19年12月31日的年化收益。在2019年1月1日还未上市的企业，从实际上市日期开始计算。
选出的50只股票，从行业分布来看比较分散，分布在24个行业，由于使用的数据一开始就剔除了申万一级28个行业中的银行和非银金融，只有国防军工和轻工制造这两个行业没有被选到。计算机、传媒、医药生物、食品饮料、汽车、电子行业占据一半以上，这几个行业是近年来成长性比较好的行业。特别是在利率逐步下降的过程中，股票市场估值水平将得到提升，利率下行有利于电子、计算机、传媒等科技行业的持续提升估值，目前这个行情下大消费、医疗生物行业也酝酿着诸多机会。