如何用东方红技术分析法选股

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  原标题:东方红资管徐习佳:“聪明贝塔”穿透不确定的迷雾

  ⊙朱琳娜 ○编辑 孙放

  主动管理能力领跑业内,为何还会涉足被动投资?

  擅长权益投资的东方红资产管理,即将面向全市场发售介于主动管理与被动投资之间的“聪明贝塔”(也称因子投资)策略产品,这让最近风行的指数基金再添一把火。

  近日,上证报专访了东方红资产管理公募指数与多策略部副总经理(主持工作)徐习佳,他将担任新推出的东方红中证竞争力指数产品的基金经理。

  “聪明贝塔(Smart Beta)”投资策略是舶来品,在海外市场已发展成熟,多数投资者能够以较低的成本获取明确的因子回报。虽然早在10年前就已传入国内,但聪明贝塔在国内市场的发展较宽基指数却略显缓慢。

  不过,随着机构投资者占比提升,市场定价正趋于理性。不少国内资产管理机构在巩固获取阿尔法(Alpha)超额收益能力的同时,也开始将目光锁定聪明指数类产品,赚取可持续的贝塔(Beta)收益。

  关注企业竞争力 看好ROE因子

  以ROE(净资产收益率)作为主要因子推出聪明贝塔产品,是东方红资产管理的又一新动作。徐习佳表示,基于多年的实践经验,团队提炼出价值投资逻辑并融入聪明贝塔指数的编制中,以纪律化、标准化的形式选出行业内具有竞争力的好公司,不刻意择时,致力于做有超额收益的聪明指数。

  现实中,不同的聪明贝塔产品有不同的投资策略。选用哪类因子考验投研团队的“主动管理”能力,目前流行的因子涵盖红利、估值、质量、成长、动量等。这些因子可单独使用,可组合使用,效果千差万别。

  价值策略是目前市场认知度最高的策略之一,包括对于估值因子和质量因子两方面的考量。其中又以ROE指标最受投资机构青睐。巴菲特就认为,如果只能用一个指标来评判公司好坏的话,这个指标就是ROE。

  就不同行业来看,因子效用可大可小,部分因子对一些行业特别有效而在另一些行业的表现则相对平庸。东方红研究团队分析得出,ROE指标在多数行业的区分度都比较显著。

  这一判断也是价值投资者的共识,即股票投资回报长期来看接近企业的ROE。对于ROE的考量,徐习佳认为主要有两方面要素:一是重点考察扣非ROE,关注企业的核心盈利能力;二是观察长期ROE,注重企业盈利能力的持续性和稳定性。

  不少研究分析指出,持续稳定的高ROE企业多数会有这样的特征:他们总是在管理上、组织上、产品研发上胜人一筹,有先发优势。随着产业竞争的加剧,ROE水平下降幅度较大的公司会因为无利可图而退出市场,高ROE企业的盈利水平进一步得到巩固甚至提升。

  据了解,2018年,东方红投研团队开始研究、编制中证东方红竞争力指数。指数以中证800指数样本股为样本空间,挑选各行业内净资产收益率排名靠前的上市公司股票构成样本股。

  值得一提的是,指数“唯优是举”,对各行业内个股的历史扣非净利润总和与净资产均值的比值进行排序,选取每个行业内排名前20%的个股作为待选样本。同时,在每个行业内,剔除过去一年扣非净利润同比增长为负的待选样本,将剩余样本作为样本股。

  为何样本空间根据中证800选取,而非传统的沪深300或者中证500?徐习佳表示,如将范围限定在300或500指数,则指数编制过程中将不可避免地造成部分行业被排除在外或者在市值上出现较大偏移。

  权益管理能力的延伸

  立足当前时点,基于原有优势基础上的能力延伸,布局一款聪明贝塔产品,对东方红而言将是一次有益的探索。

  和一般指数基金仅跟踪某个宽基指数或行业指数不同的是,聪明贝塔基金是用长期被验证的某个投资策略作为依据,形成因子指标并据此进行选股。

  聪明贝塔将主动型投资中确定性更高的收益加以复制,其主动性更多体现在产品的前期设计和运作过程中成分股的定期调整中。近年来,伴随市场价值投资回潮,东方红的权益投资表现出了良好的中长期业绩。徐习佳告诉上证报,投研团队内部在这个过程中也一直思考将一些有价值的判断提炼形成标准化规则,作为主动管理能力的延伸。

  “资本市场优胜劣汰的机制正在发挥作用,强者恒强的效应日益巩固。市场环境渐趋良性,对聪明贝塔这类产品在国内的发展更加有利。”徐习佳表示,根据过往产品运作实践中证明相对有效的,且经过理论支持,同时与东方红的价值投资理念相一致的因子产品,未来都会考虑布局。

  “不同的公司会有不同的编制规则,大家对因子的理解也是有差异的。总结东方红的投资经验,我们在精选个股方面具有自己的特色优势,量化到因子选择上,就会更加重视像ROE这样的质量因子。”

  “在未来的布局中,不管选用单个主要因子还是多因子结合的方式编制指数,都会考虑质量因子。因为这是我们投资的既有优势,是长期积累的结果。”徐习佳表示,东方红会结合自有优势综合布局,做出聪明指数间的区分度和产品特色。

  他对上证报透露,客户的需求也正多样化。对投资者而言,聪明贝塔指数产品线的丰富将优化资产配置,提供更多投资选择。

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首先有必要解释一下这几个关键词之间的关系。

第一, 人工智能并不是个新词。

1956年,人工智能就被正式确立为一个独立的研究领域。人工智能通常是指通过人工制造出来的系统所表现出来的智能,代表一种概念。为了实现人工智能,有很多不同的流派和具体的分析方法。机器学习可以被视作实现人工智能的方法之一,其主要目的为了从用户和输入数据等处获得知识,从而可以帮助解决更多问题、减少错误,提高解决问题的效率。

而大数据是最近几年由于通信速度的提升,带来了数据类型(语音,图像,视频,文本)层出不穷,以及数据规模地爆炸式增长。使得传统的机器学习算法受限于算法效率和硬件计算速度,并不能处理如此大规模的数据。因此,软件(算法效率,数据库存储速度),硬件(CPU计算速度,并行计算系统,体系结构)都升级为能够处理大规模数据的版本。这种升级技术,其实就是我们所说的大数据技术,换句话说就是分析处理大规模数据的方法。这里主要的区别是数据规模庞大,而不在于在处理新的任务。

目前大数据一词,已经被广泛应用,各行各业都在利用大数据技术进行产业升级,提升数据服务质量。销售人员更是三句不离大数据。对于金融行业来说,近期兴起的大数据选股,选基金,其实方法就是早已出现的量化投资方法,只不过借大数据之风,提升宣传效果而已,况且现在的股票数量以及相关数据规模实在算不上大数据。

这里介绍一种业界广泛应用的量化选股的方法,多因子模型。采用一系列因子量化每一只股票,如果平均因子得分满足条件,则买入,不满足则卖出。 此模型的优点是能够综合不同的信息最终给出选股结果,相对而言比较稳定可靠。选取因子的不同,各因子权重的差异,以及选股决策的不同最终会产生不同的多因子模型。但是随着市场环境的变化,有的因子会逐渐失效,需要对不同因子的权重进行调整以及扩充因子库。

通常选取的因子可以包括一些基本面指标(PE, EPS,回报率),技术面指标(MACD,交易量,换手率,波动率),以及一些行业宏观指标 。此外,更为有效的应该是一些隐含指标,即对已知的基本面指标或者技术指标进行加工,并根据经验叠加上不同的逻辑,从而得到新的因子指标。

在选定一些备选因子之后,由于因子太多可能会带来冗杂的信息,影响最终选股结果,并且过多的因子会给模型的计算带来负担,所以我们可以根据回测结果去掉一些效果不佳以及相关性比较高的因子。具体来说,首先需要选取样本期以及benchmark,再采用排序的方法检验备选因子的有效性,最终从备选因子中筛选出有效因子,每月初对个股进行因子评分,按照既定权重计算个股的因子总得分,排序后选择排名靠前的股票进行交易。

总之,是否利用大数据技术并不能说明基金的优劣。大数据,人工智能只是量化投资的一种流派,很早就有了。收益高的量化基金也是屈指可数,并且那些非量化的基金也有收益很高的。所以不能说有人工智能,大数据技术的基金就是好基金。

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