最近好久没发文章了，猫在家里研究宏观经济数据怎样预测股市走势。经过反复研究，终于有一个不错的结果。赶紧拿出来分享给小伙伴。讲真，看到结果的时候我是震惊的，只用了宏观数据，没有使用任何其他复合策略，结果竟能有这么高的准确率。 本文的策略可以用于宏观择时，配合行业分析和个股分析，定能有不错的结果。 本文代码大概600行左右，尽量呈现完整简练的策略开发代码框架，另有中间的数据分析和可视化部分删掉了，在其他类似策略研究时只要改一下数据和参数代码就可以直接使用，省时高效。 以下为策略介绍： 量化分析工作从大的方面可以分三部分：宏观、中观和微观。 宏观：通过研究宏观经济数据来分析、判断未来经济走势。 中观：依据行业数据，对行业趋势、轮动等进行分析。 微观：依据公司基本面数据，进行选股。 经济走势很大程度上会反应到股市当中，经济形式向好则股市为牛市的概率大。当经济基本面较弱，下行压力大，则股市冷淡。例如，2018年整体经济下行，股市下跌幅度较大，股市走势和宏观经济走势呈现强相关。在投资决策时，宏观经济预测将是最为重要的参考，在此基础上再做行业和企业层面的分析。 本文选用沪深300为标的，用以衡量大盘走势，依据宏观数据分析，预测未来走势。 采用的预测方法：经过机器学习算法和神经网络算法尝试，最后发现LSTM算法预测效果最好。 训练数据：采用2005年到2016年共11年数据作为训练数据。 预测范围：2016年至2019年，共3年。 预测周期：3个月，即用当前宏观数据预测未来3个月大盘走势。 LSTM数据周期：5，即用过去5期的数据作为输入数据。也就是说，认为过去5个月的宏观数据对未来预测有影响。 预测结果：  上图为基于预测结果进行买卖决策的收益，下图为沪深300走势图，从两图的对比中可以明显看出，在上升趋势时基本做了买入决定，在下降趋势时选择空仓。时机把握非常准确，回撤很小，曲线基本是一路上升。 预测数据：   在对预测结果分析时发现，如果有做空机制，策略收益会更高，因为在下跌预测中也有不错的效果。A股正在慢慢放开做空，以后将会有正反两个盈利方向，策略效率翻倍。 不足之处： 本文代码使用数据量较大，算法耗时时间长，我的结果是在自己机器上跑的，在云端跑数据耗时太久，我就不跑了，大家可以复制代码到自己机器上跑，如果有问题欢迎交流。 由于聚宽云端策略模块尚不支持tensorflow和lightGBM等库，所以没法写成策略，只能以研究的方式分享，聚宽现在有客户端了，可以自己安装各种库，很好用，我在客户端写成策略，效果基本一致。 本策略只考虑了一个因素，不可能解释股市的复杂，需要结合其他策略配合使用。