第三節　量化選股：篩選法

在量化選股中，除了多因子排序外，還有多因子的篩選。如果把所有股票作為一個集合，那么篩選就是剔除某些條件的股票，再進行排序。一般而言，是先篩選后排序，因為如果排序得到了前10名股票，再用篩選，可能就不足10只股票了。關于篩選和排序怎樣結合，我們還是看個例子。

案例分析

我們還是用總市值排序，然后用銷售毛利率作為篩選的指標。銷售毛利率應該是一個價值投資的指標，銷售毛利率越高，那么帶來的利潤相對更高，如表2-5所示。

表2-5　基于銷售毛利率的小市值策略模型1

續表

從表2-5我們可以看出，不管是哪天開始換股，除了2009年12月28日開始的換股策略，其他四個日期的都是在剔除了銷售毛利率小于24%～26%的時候，小市值策略超過了不剔除的年化收益率。也就是說，在小市值策略上，我們加上了銷售毛利率的篩選條件，年化收益率會優于只用小市值策略。我們再來看看每個月、每年的表現是否還是這樣呢？把2009年12月25日到12月31日這5天不同日期起始換股的數據進行平均后就得到表2-6。

表2-6　基于銷售毛利率的小市值策略模型2

從近7年的數據中得到的年化收益率可以看出，整體來說，用銷售毛利來進行篩選還是有效的，特別是在最近三年。而2010、2012、2013這三年經過篩選收益率反而下降了，這也說明了很多條件的表現是有時效性的，沒有一個因子可以永遠有效。即使像現在A股第一有效的小市值因子，將來真的實行注冊制了，一定會失效的。如果不相信，就看看香港市場的小市值股票，遍地都是折價的小市值，而且還有幾天沒有成交量的。如果把現在A股市場最有效的小市值策略搬到香港市場，那會輸得連內褲都沒有。A股市場迎來注冊制后，小市值策略一定會失效，只不過我無法預知是哪一天。但我們也不能因為策略要失效就不用它，正確的態度是一邊使用，一邊觀察影響策略的這些因素的變化。

當然，也可以通過MA、MACD、KDJ等技術指標來選股，只是個股受人為因素影響太大，技術指標往往偏離，甚至個別主力通過騙線反技術指標，導致技術指標在個股上的有效性欠佳，但是在指數上還是有效的，下面還會提及。

總結

量化選股的因子有技術面和基本面兩大類，可以用排序或者篩選兩種方法進行單因子或者多因子組合。因為年化收益率、夏普比例、最大回撤等是非單峰函數，所以傳統的對分法、黃金分割法等都會失效。可以用計算機編程遍歷找到最佳值，但如果區域過大，因子過多，遍歷法的結果也是一個非常可怕的天文數字。當然，將來也可以用人工智能的辦法，但這不是我們業余投資者可以完成的。對業余投資者而言，也可以用最土的方法——分段尋找，雖然不一定能找到最佳值，但找到次佳值，在業余投資中也足夠了。