量化板块之间相关性的必要性
财富
财经
2025-01-31 11:03
江西
2011年北京邮电大学软件工程硕士研究生。投资风格深受陶博士、股市魔法师mark影响，利用大数据挖掘分析量化专长，专注于净利润断层模式、口袋支点、VCP、3C等模式，分析第二阶段股票、致力于量化市场情绪规避系统风险。
今天这篇文章，干货满满，是我们的一篇心血之作。对于实战派来说，控制回撤是头等大事。控制回撤主要有3个途径，而且这3个途径我都有运用到实战：1、通过量化市场环境数据，根据市场情绪温度计，找出大盘拐点的蛛丝马迹，一旦量化数据出现信号，就向天气预报一样，马上要下大雨，这时候不管你持有的是什么板块，什么个股，都统统一键清仓，退至场外去避避雨，等雨停歇了再赶路。这是大盘层级的风控。2、严格的卖出策略，我们的个股卖出策略，也很清晰明了，要同时满足以下两个条件1、从买入后的最高价，往下跌8个点2、估计跌破10日线。3、就是通过组合中各个板块的相互保护来实现的。一个组合中，切不可全部选择同一个大类下的各个细分概念，这种方式，很容易出现一荣俱荣，一损俱损的局面。这种所谓的分散投资，跟单吊一个股票也没有太大的区别。正确的做法是，一定要配置一些相关性弱的板块相互保护，一旦某个板块由于黑天鹅事件，导致这个板块崩溃，但是我们仓位中有其他板块能够弥补这个黑天鹅板块的部分损失，不至于由于某个板块导致整个净值出现灾难性的回撤。 举个例子说，目前最看好的大方向是科技大类，你可以在这个大类方向配置5层仓位，这个大类下面的每个细分板块一层仓位。那剩下的5成仓位，就需要配置和科技大类相关性较弱的板块。 我们配置科技大类5成仓位分别是以下几个细分概念，分别是消费电子、工业机器人、液冷服务器、facebook概念、AIGC概念。那我们剩下的5成仓位配置绿色电力、互联网券商、小金属概念、煤炭和汽车。 我们来用人工智能和有色板块来计算一下他们的量化相互性。根据历史数据测算，近5年A股数据相关系数约在0.32。那么这个相关性就比较低了，一般来说，如果这个相关性系数达到了0.6以上，就是相关性比较强的板块。
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============================= 经过贝塞尔三阶拟合算法的加持，目前量化算法的进入了新的阶段，我对目前的实战战况非常满意，后续我也会继续优化。 下面这2个表，反映的是连板股和昨天涨停今日的表现情况，这种复盘数据，对于复盘数据，对于测量市场温度，是非常必要的，也是很多一流超短选手每天复盘的必修课。我通过我的数据特长，把这些整理出来，让大家更加直观的看到，了解市场情绪的变化情况。下面2个图，是最新的数据：
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对于主流板块的分析，我主要是采用2条路线，一种是通过涨停分类，另外一种是通过睿神的主流板块判断方式，通过2条不同的路线，来综合判断。
一）涨停分类法
二）睿神判断主流板块方法
睿神是谁？我不想多说，有兴趣的朋友自行百度。根据的睿神的线上发言整理的文字，我们提炼下，他判断主流板块的量化指标，我觉得非常有参考价值。我们不是要抄别人的代码，而是要学习大神们的一些经过实战考验的思路和策略。并通过自己的数据量化验证，逐步形成自己的操盘体系
1，看3%以上的板块指数个股，看8家以上涨停的板块，在以上板块里面选择强势股，第一时间介入或者次日。板块指数持续性趋势新高，这个是加分项。2，看赚钱效应多统计近期热点，看下是小盘低价还是大盘价值，赚钱效应在哪里就去哪里。 关于判断板块热点，睿神提出的一个很好的量化指标，看3%以上的板块指数个股，看8家以上涨停的板块，在以上板块里面选择强势股。我利用我的大数据挖掘专长，用今天最新的数据进行挖掘，得出了以下结论，我要说明的是这个数据是今天最新的数据，我会公开验证一周时间，后续不会持续公开。
数据解读：无。
以后，我把这个作为一个固定栏目，放在我的每天的文章里。
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