⑴ 求股票模擬交易實驗心得，實驗報告需要
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《天億》是國內首創以k線交易數據為分析的操盤系統，系統分析的數據范圍包括交易核心數據、交易相關數據和上市公司數據等市場信息，特別為滿足廣大投資者、上市公司、證券經營機構和所有市場參與者對海量、權威的信息資源的需求，的需求而精心設計開發。系統決策以市場趨勢、價格體系、主力資金、時空理論、資金控制等五大理論體系為依託，由國內具有豐富經驗的操盤手與計算機工程師共同打造的新一代突破傳統炒股觀念、對證券投資分析技術具有重大顛覆意義的高端分析系統。採用網路伺服器數據用戶認證模式，用戶憑購買的正版用戶帳號和密碼登陸中央數據器，打開《天億》授權用戶分析平台。
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二、專用提供股票數據伺服器接收伺服器凡是在我司製作軟體的客戶，不需要再去建立大型的數據伺服器和購買數據源，省掉高額成本，我司提供專用數據伺服器發送通道，解決軟體動態行情接收問題。
⑵ 股市投資中，如何採用量化選股策略，篩選股票
今天要介紹一個歷史悠久的選股策略——PB-ROE策略。這個策略起源於上世紀80年代的國外金融行業，它簡單易行，由兩個因子組成：市凈率（PB）和凈資產收益率（ROE）。
市凈率是一個量化指標，常被投資者單獨使用，如市盈率（PE），具有一定的參考價值。然而，我建議有能力投資者可以結合多個量化指標進行選股，如PB-ROE，這是一個簡單的兩個條件選股策略或模型。
凈資產收益率是一個綜合量化指標，單獨使用也很有價值。例如，我崇拜的巴菲特就喜歡使用它的某些功能作為初步篩查股票時的參考。我個人也喜歡這個指標，因為它是一個很「綜合」的財務量化模型。你可以查閱財務分析中的杜邦分析法模型，了解其原理。一般來說，看盤軟體都配有這個模型。
在篩選股票時，這個指標可以派上用場。例如，設定條件：只選擇年化ROE在15%以上的股票，這樣就能避免很多垃圾股。
今天主要想講一下如何結合PB和ROE這兩個指標來構建簡單的模型。同時，我還了解到了浙商證券研究所對該模型最新的AI增強設計，以及用AI技術來對傳統PE-ROE模型進行改進，構建出跑贏大市的投資組合。我對此有很深的感悟，准備接下來自己用wind和量化平台嘗試構建組合進行測試。
以下是今天講解的內容，文末我會用簡單的模型篩選一些股票供大家參考（個人量化實驗，不構成買賣意見）。
01
先說下傳統的經典版PB-ROE模型。
這個模型是這樣的，如截圖所示，其中坐標圖中分布的「小點點」就是PB-ROE模型篩選出的個股。
為什麼PB-ROE被視為經典的選股模型呢？主要有以下原因：
一個優秀的模型應該有助於：
（1）公司經營者了解如何提高公司估值；（2）基本面分析者利用模型評估企業管理，預測未來股價；（3）給股票定價，基於公司基本面和宏觀狀態計算股票均衡價格；（4）幫助主動投資者利用當前價格和均衡價格的差異獲取超額收益。
顯然，沒有一個財務模型能夠做到上述所有應用。一個對企業管理者有用的復雜財務工具可能對投資者預測股價毫無幫助。一個看似簡單的線性模型可能對預測股票收益更有幫助，甚至比考慮周全的復雜模型更有效。實際上，PB-ROE模型是一個滿足上述要求的、有競爭力的模型。
PB-ROE策略作為經典的金融學方法，以其過往良好的收益表現、易於理解的投資邏輯廣受關注和歡迎。其邏輯簡單來說就是「選好公司，在便宜時候買進」。便宜的公司在投資上稱為「估值足夠低」，常用衡量指標是PB（市凈率）：公司價格和賬面價值之比。低PB公司比較便宜。好公司的本質是「會賺錢」，常用衡量指標是ROE（凈資產收益率）：公司收入和股權成本之比。高ROE公司比較好。這就是馬克思主義政治經濟學中的「價格圍繞價值上下波動」。一個好（ROE高）的公司不應該「太便宜」（PB太低）。如果它真的便宜了，它的價格就更容易上漲，接近其價值。
02
目前用AI技術製作加強版的PE-ROE實戰模型。
然而，經典的PB-ROE模型有很多限制，並不易於直接構建投資組合。因此，許多投資機構在理解的基礎上「藝術化」地使用該模型。我在周末看到了浙商證券研究所製作的收益更高、更實戰的改進型策略（PB-ROE-AI策略）的研究，這里和大家分享一下。這個最新的模型能夠解決傳統模型的短板。
AI版本的PE-ROE模型的選股策略流程如下：
這個模型取得的收益率，浙商證券研究所進行了多次回測，與傳統模型相比，收益率如下：
非常不錯，值得繼續深入研究。
03
一般投資者如何用PB-ROE篩選股票
AI技術一般投資者用不了，而且太過於量化，大家也不會。這里我教大家一個簡單的PB-ROE選股策略。
例如，我選擇最近7年數據的個股，然後將PB設定為小於8倍，將ROE（年化）設定為大於20%。根據這個條件篩選出的個股如下：
大家可以再根據篩選出的個股進行進一步分析，用該模型輔助投資。
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⑶ 無數股票期貨交易員在用的神器「 凱利公式 」，到底是什麼【經典再讀】
在股票期貨交易員的旅程中，"凱利公式"被廣泛視為資金管理的法寶。這個公式源自1956年約翰·拉里·凱利在《貝爾系統技術期刊》上的一篇文章，用於在期望收益為正的獨立重復游戲中優化投注策略。它的核心在於，通過計算獲勝概率（p）、失敗概率（q）以及賠率（b），確定每次投資應投入的資金比例，以最大化長期收益。
凱利公式並非賭博者的專利，而是物理學家凱利的發明，他當時在AT&T Bell Labs工作，研究領域跨越了科學與金融的邊界。公式最初源於1955年美國流行的電視問答節目，節目中內幕信息的存在引發了他的思考。他利用實驗室的咨詢學和噪音傳遞研究成果，提出了一個模型，以解決賭徒如何在具備優勢（edge）但存在雜訊的賭局中實現最大盈利的問題。
公式中的關鍵概念包括edge（獲勝概率乘以賠率減去失敗概率），以及odds（賠率，代表公眾對概率的估計）。凱利公式建議，在硬幣擲骰或類似游戲中，投資者應投入edge除以odds的比例，這將最大化長期幾何平均收益。比如，小明有100元，若每投擲一次硬幣，賠率5倍，他應合理分配資金以獲得最優收益。
在投資領域，凱利公式被用於倉位控制，如在股票市場中，通過修改公式以適應盈利和虧損的概率。通過回測和優化，投資者可以調整投資策略，如根據歷史數據計算漲跌概率和最大漲跌幅來決定投資比例，並設置止損。在選股和投資組合構建中，凱利公式被用來評估股票的價值，通過計算超額收益與風險的關系，選擇最優投資組合。
然而，凱利本人更希望人們記住他在科學上的貢獻，如他在貝爾實驗室的成就——合成人工聲音，這項技術在科幻作品中被廣泛提及，象徵著他對未來科技的預見。盡管凱利公式在金融世界裡大放異彩，其真正的精神也許在於推動科學與創新的交融。他的故事，就像2001年的《2001太空漫遊》中HAL的歌聲，是對一個科學天才的不朽致敬。