研究结果汇报 | 100位同学聚在一起，研究200个量化选股策略...

引言：

邢不行的系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python进行量化投资，了解行业研究方向，希望能对大家有帮助。

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个人微信：xbx9585，有问题欢迎交流

我最近组织了选股因子研究小组活动，让感兴趣的同学一起分工研究191个量化选股因子，然后大家共享研究成果。

活动仅限课程同学免费参与。开始报名没几分钟人数就达到了预定的50人，不得不放宽，最终有92名同学参与。

有对此活动感兴趣的同学可以加我微信（xbx9585）联系我。

历时一个月研究小组圆满结束，总体结果还是很不错的，大家都有很多收获。

 

01

小组回顾

这次研究活动共分为两个阶段。

 

第一阶段所有组员均分191个因子。若在预定时间内没有完成研究任务，会被淘汰。未被淘汰的同学在第二阶段均分剩余任务。

 

当然每阶段的任务，我和课程助教、研究组长都会提供详细的教程支持，大家照着做即可。

 

整个过程中学习氛围相当浓厚，有问题的小伙伴直接在群里提问就会收获到大家的热心解答。

 

 

 

 

 

凌晨3点，还有同学在做研究。

要不是活动是我自己举办的，我都怀疑这位同学是不是进了什么传销组织...

 

经过大家一起努力，整个研究活动圆满结束。这次活动任务完成率高达80.43%，超过我预期的70%。

02

研究成果

本次研究我们共产出167篇研究报告，这些报告都放在专属论坛上：

 

一起来感受下研报的海洋：

 

 

每份研报对应1个选股因子，研报中会包含这个因子的详细信息及回测结果，下面是其中一份研报：

 

 

在得到上图的因子回测数据之后，大家还会从“优秀选股案例”、“失败选股案例”和“策略优化”3个方向去分析结果，以尝试改进策略。

 

 

 

经过这一系列的回测、分析、思考、优化，大家可以更深地体会到策略开发的完整流程，这对以后开发自己的策略会有非常大的帮助。

 

我们再来看看这些选股因子的质量如何。我们统计了所有的因子最终的资金曲线净值：

以沪深300作为业绩比较基准，那么只有图中绿色部分16%的因子没有产生超额收益。其余84%的因子都有超额收益。

 

并且还有4%的因子净值达到了100以上，即按照该策略进行投资，初始投入1元，最终可以变成100+元。

 

在191个因子中，净值最高的单因子策略净值高达1680，年化率73.18%。

 

我对这个因子进行了优化，并且把它的历史回测结果以及实时最新选股，都在http://quantclass.cn展示。具体可以查看：

所有小组成员都可以实时看到这个策略最新的结果，方便实盘follow。

03

超丰厚的奖励

为了保证大家完成任务的积极性，本次活动采用保证金机制。每位同学开始前缴纳500元到奖金池，最终完成任务的同学平分所有保证金。

 

顺利通关的小伙伴不仅学到了知识，还收到了专属证书：

并且初始500保证金原数退回，还能从奖金池额外均分收益121元。投入500元，一个月收益24%，这收益率超过了同期疯涨的大盘：

上图中本来应该发等额121元红包的，我失误发成了拼手气红包。对红包金额最小的5位同学，我又自己掏钱每人补了200的红包。

 

其他同学都表示这是地天板的体验。钱都是小事，大家学到东西和开心最重要。

对于没有完成任务的同学，他们虽然收不回初始投入的500元保证金，但也能共享整个小组的研究结果。

04

191因子问卷反馈

毕竟是第一次举办类似的研究活动，肯定有做的不到位的地方。活动结束后我给每位同学发了问卷，为之后继续举办做好准备。

 

// 1、专业知识背景

本次研究活动其实大部分同学都深藏不露，每个人都喊着群除我佬，其实真正属于新手村的同学只有23.2%。

 

// 2、活动难度大吗？

这一次活动因为是第一次尝试，我没敢把活动难度调太大。之后的活动会适当考虑提高难度，这样大家也能学到更多的东西。

 

// 3、活动中的收获多吗？

 

超过75%的小伙伴认为这次的收获较大，对此我表示欣慰。

 

也有好几个同学表示已经把研究成果融合到自己的策略中，已经开始实盘了。

 

// 4、组长和助教对你有帮助吗?

 

活动过程中有3位同学主动申请作为组长协助我，其中有大学老师，有即将去海外留学或已经在海外工作的。

 

再次感谢组长们的义务帮助。

我会给每位组长发放2个银葫芦表示感谢，关于葫芦的作用可以扫下面的查看。

扫码查看葫芦的作用

 

// 5、活动综合评价

05

后期展望

这次活动让我明确了研究小组的形式对大家的学习是很有帮助的。

 

之后还会推出第2期191因子研究小组，之前没能参加的同学可以继续参加。

 

我也还会推出其他的研究主题，比如一起尝试优化一个基础策略，或一起实现一个复杂策略等。

 

大家有什么推荐的研究想法，可以在回复中说。