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彼得林奇修正 PEG
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雪球
评论
加菲猫被人注册了
@jazune 日志有写尝试调用STK_DIVIDEND.SYMBOL时返回空的记录，程序里面可以搜索看看这个关键字在哪一行，或者干错不用纠结啦~
2016-11-11
jazune
@加菲猫被人注册了 嗯，确实。
2016-11-11
matri
为啥是30个交易日调仓一次
2016-11-11
jazune
@matri 同问，为什么30天，而不是31天，或者60天呢？有什么理论依据没？
2016-11-11
jazune
@小兵哥 你新增加的哪个策略对结果影响比较大呢？你有分析吗？
2016-11-11
小兵哥
@matri 30 个交易日调仓一次，没有依据。 我能说我懒得去交易吗？ 如果非要找依据，那就是交易成本和滑点高，频繁交易影响收益又没额外利润。心态也容易变坏。 实盘策略都是组合策略，单一策略分配到的仓位都不大，又有仓位控制，个股变动对整盘子影响不大的。 更何况，如果组合策略后，碰到大回撤，那也是高兴的事情，可以兴高采烈地去满仓了。
2016-11-12
小兵哥
@jazune 没太看懂你的问题。你是问本策略还是问实际上？ 按照个人的回测，估值因子长期收益最高，日胜率一般；成长性因子其次。 如果喜欢频繁交易的话，大A 股反转策略（又叫均值回归）是屌屌的
2016-11-12
qxkjfby
学习
2016-11-12
jazune
@小兵哥 与量化课堂的策略相比，有几点改动： 1、引入修正 PEG，把分红加入到了计算 PEG 的过程中去； 2、剔除了周期性行业、项目类公司； 3、参考彼得林奇的原文，剔除掉增长 >50 的股票（原文是要密切关注，因为高增长不可持续，实现里是直接剔除） 4、修改了配仓策略，从等权重变更为风险平价 5、日波动约束在 3% 以内； 6、最大持仓 5 个股票，30个交易日调仓一次，无择时，无止损 7、PEG < 0.5，进入待选股；按照市值排序，优先买入市值低的（彼得林奇原文也是市值小的优先） 8、卖条件，如果选进的股票>5 个，则清光持仓；如果 <5 个，则从持仓里挑 PEG最低的保留（凑够5个），直到 PEG >1.0 才清掉。 我的意思是，这些策略改进哪些对结果影响比较大
2016-11-14
jazune
@小兵哥 回测了一下05年-08年的。效果貌似不太好，很多时候是跑输大盘的。这个有优化空间吗？ 能不能这样理解：一个好的模型能够保证至少每年收益都是正的，哪怕只有10%。
2016-11-14
小兵哥
@jazune 提及的 8 条规则，没逐条仔细测试，所以给不了你答案。 关于：一个好的模型能够保证至少每年收益都是正的，哪怕只有10% 组合策略才能跑出这个结果，单一策略，都会有适用、不适用的情况。 假设你有 10 个策略，你可以每次调仓时，把 10 个策略，在所有行业都跑一次。 得到每个策略在各个行业的收益排名，或者每个行业的策略收益排名。 然后根据排名来配仓，这样就得到一个自适应的策略组合。会较大机会都是正回报。
2016-11-15
江州金猪
感谢分享
2016-11-20
旮旯忐忑
10年到13年8月全是亏钱，这五年我估计一般人受不了
2016-11-24
jinrui
真的牛逼
2016-12-24
martin2350
请教小兵哥呀，dailyReturns = hStocks.resample('D',how='last').pct_change().fillna(value=0, method=None, axis=0).values 这里为什么要用resample('D',how='last')，经输出查看，这会把节假日也算进去，最后的数据量并不是180天的，而是270天左右？这会对后边的ES计算有影响吗？
2017-01-04
小兵哥
@martin2350 1、pandas 的 resample，是插值采样，把原来不规则的时间序列，变为有固定频率。 增加的值，和交易日无关。 2、对 ES 计算没有大影响。ES 是取最后差的若干个值求平均，插值采样不会影响这几个数。
2017-01-04
martin2350
@小兵哥 哦哦，还有个疑问，目前代码我按自己的理解，算ES的时候如果最近某股票涨的多跌的少，那么算出来的ES也就相应的变小，再去分配仓位的话就会得到更大的权重，是不是这样呢？但是通常股票涨的多的话风险更大才对，分配仓位应该更小吧？感觉和常识矛盾呢
2017-01-04
小兵哥
@martin2350 仓位是由 VaR 和 ES 共同控制。 涨得多会在 VaR 里反映的
2017-01-04
martin2350
@小兵哥 哦哦，是呢哦~~
2017-01-04
ANB.Lu
单测2016年的收益不乐观!
2017-01-05
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