有这么一批人，他们是股市的中坚力量，占据了A股流通市值的半壁江山。

他们擅长在3000点高地打持久战，敢于和资金量远超自己的对手近身肉搏，在市场大起大落之时，总能看到他们视死如归的身影。

这就是我们今天的主角，A股市场的生力军：散户。

01 散户反着买

1 散户传说

在A股市场上，散户是真正做到了为国接盘的侠之大者。

但一直以来散户却备受嘲讽，被看作韭菜的代名词。甚至还有一句俗语流传甚广：散户反着买，别墅靠大海。

值得一提的是，市场上广为流传的俗语，都是我们量化策略开发的灵感源泉。

之前文章中，我们正是从这句俗语入手，来构建一个切实可行的量化策略的。

2 龙虎榜探索

我们先研究了东方财富在西藏的几家营业部，它们被大家戏称为散户大本营。

这些营业部只要上了龙虎榜，相关的股票在未来一段时间大多会下跌。

这初步证明了散户参与炒作的股票未来表现较差。但这个结论的说服力不足，因为东财无法代表所有散户。

3 资金流数据

为此我们又找来资金流数据：

需要注意的是，这个数据并不是真的汇总了所有机构、散户的买卖数据。

它只是一个简单的近似模拟，通过算法估算出机构、散户相关的资金流入流出数据。

数据情况如图所示：

如果你需要这个数据的话，可以在评论区留言，都是可以直接发给你的。

4 资金流统计

有了数据后，我们通过计算散户卖出金额占比这个指标，来寻找每天被散户卖出最多的个股。

我们统计了散户疯狂卖出的那些股票在未来1天/3天/5天的收益表现，具体结果如图所示：

当散户卖出金额占比超过60%后，它在未来上涨的概率非常高，对应的平均涨幅也很惊人。

以上就是之前文章的概述，感兴趣的同学可以去看一看相关内容：

我用Python量化了1000万次散户操作，然后反着来，胜率竟然高达...?! | 你可以永远相信散户！【量化投资邢不行啊】mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzI5ODY5MTQwMA==&mid=2247491343&idx=1&sn=095dcb2dd89511d0056f199367f6d2a6&chksm=eca0a128dbd7283ebf36e1ae96d4158ae802d0ab100d0c1f7228ae2c1b30698a7345ec016205&scene=21#wechat_redirect

02 「统计」到「实操」

通过前面的研究，我们得到了一个好的统计结果。但直接按这个结果去交易的话，又很难获利。

1 策略难点

比如我们准备了100万资金，去交易散户卖出占比高于60%的股票，该如何操作呢？

假设某天收盘后计算最新数据发现，有3只股票满足条件，我是否要在第二天开盘用100万去均仓买入它们呢？

如果我按此交易，等第二天收盘后，我又发现有5只股票满足买入条件。

但我已没有资金再去买入。此时无论是卖出持仓去买入新股票，还是直接忽略选中的股票，都不合理。

2 其他难点

另外还有其他的难点。

比如我该何时卖出股票？如果当天没有股票满足买入条件该如何操作？或者当天选出股票太多资金不够又该怎么解决？

所以要将统计规律转化成可实操的策略，这期间有非常多的细节值得思考。

并且不同的人有不同的想法，这也导致了实际策略的千差万别。

下面分享一下我的应对方法。

03 事件策略

1 事件策略

我们把这类型的策略称为事件策略。

当股票满足某种条件：如当天散户卖出金额占比超过60%，它就触发了我们定义好的某个事件。

类似的事件还有很多：

比如某股票发布净利润预增的公告，或被分析师上调评级，或上了新闻联播等。

又或者股票达到了某种技术指标的特定状态，如 MACD的金叉死叉/顶底背离等。

我们可以对这些事件进行统一的量化分析。

它们的共性在于，明天有多少股票触发事件完全是未知的。有可能是零只，也可能是几千只；有可能许久不会触发事件，也可能接连触发。

2 策略构建

那该如何构建事件策略?

首先我们把操作资金分成 N 份，比如把100万分成3份，每份33万左右。

在某天收盘后，选出散户卖出占比大于60%的股票，并从高到低排序。

第2天开盘时，用第1份资金的33万，均仓买入排名前3的股票，持有3天后卖出，期间不管这些股票涨上天还是跌成狗，都不做任何操作。

第2天收盘后，重新选出当天散户卖出占比大于60%的股票，并进行排序。

第3天开盘时，用第2份资金的33万买入排名前3的股票。

如果选到的股票在开盘时涨停，导致无法买入，我们就跳过，去买入下一排名的股票。（如排名第1的股票涨停，则买入排名2/3/4的股票）

第3天收盘后，继续按条件进行选股，可能恰好只有1只股票满足条件，又或者根本没有选到满足条件的股票。

第4天开盘时，用第3份资金的33万只买入1只股票或者直接空仓。

第4天收盘时，我们卖出第1份资金持有的股票，并重新选出满足条件的股票。

第5天开盘时，用资金1买入相应的股票，再次持有3天。

其他资金同样按上述规则运行，如此循环往复。

这样就形成了一个完整的、精确可执行的量化策略，我称它为事件策略。

专业量化机构较少使用这种类型的策略，它们更喜欢使用选股策略。我对事件策略研究较多，因为它更适合个人散户的操作习惯。

04 策略表现及优化

我们既然构建了这么一套复杂的、基于散户卖出金额占比的事件策略，那按照策略去交易，最后能赚多少钱？

1 策略表现

我们很难用手工去计算出想要的结果，需要借助Python编程来完成。

如果你需要相关数据和代码的话，可以在评论区留言，都是可以直接发给你的。

代码运行结果如图所示：

代表策略的橙色曲线从2007的1块钱变成了现在的89，远远跑赢了代表大盘的沪深300指数。

策略的年化收益高达33%，买入胜率也有57%，最大回撤控制在了35%。

这个结果确实可以说明，散户大量卖出的股票，长期系统性的看表现较好。

但它并不是完美的，有几年时间策略呈现明显的下跌趋势。

大家要明白，所有量化策略都只是求大概率的胜率，没有任何策略能随时都保持优异表现。

需要注意的是，虽然上述策略涨幅惊人，但这样的表现在我们看来也仅是差强人意。甚至可以明确的说，这样的策略我们是绝不会实盘使用的。

但作为基础策略，它却是非常好的研究的开始。我们可以把散户资金流出作为核心数据，结合自己的经验，在原有策略基础上，进一步优化，以此得到属于自己的新策略。

我自己实盘中的某个子策略，就是这样研究而来的，实盘效果非常不错。

2 策略优化

策略优化的思路还有很多，大家可以结合经验去尝试。

比如选择散户卖出占比大于70%或80%的股票，会不会结果比原有策略更好呢？

或者在原策略基础上，添加财务数据辅助选股，比如净利润增长率需大于30%，即股票的基本面要好，或者市盈率得小于50，即股票估值不能过高。又比如股价短期内不能上涨过多，必须处于均线之下。

凡此种种你都可以去尝试，加上各类你认可的条件，看能否优化策略。负责任的讲，多尝试几次，你总会得到一个优秀的衍生策略。

而策略改进的过程，其实恰好就是量化策略开发的一环。本文也是为了给大家展示，什么是量化投资及如何开发量化策略。

3 一点惊喜

作为福利我们上线了这个基础策略，它会每日更新选股结果，免费公布。

你可以去观察，但不建议直接使用。只有结合自身经验，开发出属于自己的完全了解的策略，这样才有价值。

如果你也想观察的话，可以在评论区留言哦。

05 后记

文章的最后，和大家分享一点量化投资的心得。

很多人问我小白如何开始学习量化投资，有什么可以书单推荐。

我的建议是千万不要直接找本书来看。

你找本编程书看，那跟着敲完“Hello World”就结束了；你找本数学书看，那看到第七页的公式就睡着了。

更好的学习方式是做实际的项目，在实践中学习量化策略。

研报就是很好的量化实践项目。

一篇研报就是一个策略，作者都是年薪百万的高学历券商分析师，你要做的就是读懂策略研报，并用代码实现。

在此期间什么不会学什么，哪里不会点哪里，抱着解决问题的心态去学习，事半功倍。

熟读唐诗三百首，不会作诗也会吟。

那么哪里可以获取研报呢?

你可以在网上零零散散的搜索到一些，但是非常的不系统。

而像WIND这类能找到系统性研报的软件，则需要付费，并且里面的研报太多，让人不知该从何处入手。

我分门别类整理了几万份研报并实时更新，同时区分了研报的难度进行精选，有需要的可以在评论区留言。

也可以翻翻我主页的内容，还是有很多量化干货的。