季度数据调试和回报测试

AI 全书内容总结

本文是知名价值投资网友“茅台03”2011年发布的论坛帖，记录其基于季度财务数据的选股系统的调试逻辑与回报测试，属数据化价值选股的实证记录而非系统成书。作者在9类自识别语句基准模板之外，新增按企业资源投放倾向区分外向型与内向型的方法，用于识别并自动剔除强周期公司（强周期企业依附外部环境、非周期企业更能融合改变环境），对无法判别或关键数据有瑕疵的标的以“待定”“优-待定”评级提示谨慎；部分指标采用自创的“调整”“还原”非标准口径；原计划的大盘打分因实战效果差而放弃。系统只负责选出而非操作，低评级不等于卖出建议。回测覆盖2003年三季报至2010年三季报，对每季选出股平均买入并按季调仓，主要结论：持有2个季度回报最高、长期持有最低；季报效果三季报最佳、中报次之、一季报最差，与作者直觉相反；即便以季报披露期末收盘价为买入价的极端假设，仍能取得满意的绝对收益并大幅跑赢大盘，证明数据选股路径可行。作者亦如实披露局限：2008年所有选出信号均大幅亏损、接近大盘跌幅，系统不具备规避系统性风险的能力；06-07大牛市也使总回报复利不具备持续性。适合对财务数据选股与回测方法论感兴趣的读者。