资金量化股票池

1. 股票池是什么意思 如何建立股票池

股票池（stock pool）:一般是指从两地上市公司2000多支股票中，选出比较有操作意义的一些股票，放入一个池中，供投资者结合自己的情况和盘面变化，再从中选出适合自己买入的股票。股票池体现的是一种股票投资组合，也就是通常说的不要将鸡蛋放在一个篮子里。

怎样建立你的股票池?每位职业交易者都有自己的股票池。做长线有长线交易品种的股票池，做短线有短线交易品种的股票池，做中线波段的也有自己的股票池。不同的交易风格，决定了所选股票的性质和交易的时机。
1、看板块
对于公司选择，首先是行业问题，行业竞争激烈或穷途末路，即使是超人也无法力挽狂澜。对于中国企业来说，几乎没有什么尖端技术方面的创新能力，很难同国际巨头同台较量，因此，尽量不要选择带有尖端技术含量的企业。它们所谓的发展前景可能永远也不能实现，永远都只是海市蜃楼或华丽的噱头，即使后来能够实现，市场也早就发生变化了。
对于成熟性市场里的龙头企业可以适当考虑，这些企业具有一定的技术创新能力，能借鉴和模仿国外技术生产出适销对路和低成本的产品，市场适应能力强，且因熟悉国情并具有一定的垄断地位等，从而拥有一定的国内市场和部分国际市场。
对于具有垄断性质的公司需要慎重考虑，没有永远的垄断性，而垄断本身也易滋生腐败和落后，不利于企业长期发展。即：垄断也是投机性的，不要因为某些国有企业在机场、港口等地方的垄断优势，即大量屯仓，死捂不放。
对于矿产资源类的企业可以适当考虑。一者是因为很多资源是不可再生的，本身就具有很强的垄断性;二者是因为很多矿产类资源的开发需要特殊执照，又具有很强的开采垄断性;三者是因为中国是一个消费潜力巨大的市场，对能源和矿产资源的需求将持续增高。
对于消费类的生产、加工、制造、营销、服务性的企业也可以适当考虑。以前中国最大的问题是人口庞大，拖累了很多经济指标。但是现在，庞大的人口却使中国诸多消费性指标一跃位居世界前列。拥有巨大消费前景的企业可以考虑，但必须同时考虑竞争性和利润率。
此外，对那些行业领域有些特别，未来市场前景较好，公司专注主营业务，创新能力和研发能力较强，产品或技术在局部市场有垄断优势，市场份额逐年递增，不易受经济经济周期影响，股本数量比较少，公司知名度尚不高，股价偏低的公司等，也值得适当考虑。
2、看题材
很多时候，题材也可以被分成题材板块，但只有具有中长期效益的题材才值得我们重点关注。凡是能被市场利用并促进股价上涨的因素，都可以称之为题材。因此，应关注历史性事件、政策变化、利率变化、物价变化、技术创新、新生事物、突发事件、业绩年报等消息，但只有大背景、大题材、资金介入程度深的个股，才容易产生大行情。
3、看股质
在结合板块选择的基础上，可再来通过如下方式挑选个股：
1)当季每股收益比上一年同期至少应该上涨20%(删除一次性收益和基数太低的暴涨)，同时，当季销售收入应该至少增加20%，或最近3个季度的销量增长率在加速。
2)每股收益年度增长率在过去3年内应保持显著而稳定的增长，复合增长率应至少为20%，同时资产净值回报率保持在15%以上。
3)公司的资产负债比比较低，或在过去几年正逐渐减少。
4)公司管理层要比较精明而稳定，产品的市场占有率要比较高;或新产品和服务具有一定的市场前景，从而使公司销售额和收益有持续增长的稳定性基础。
5)公司最近5年没有什么丑闻，尤其是财务数据不能做假。
6)最好所选股票有机构投资者的身影，但是要避免过多机构投资者扎堆的现象，同时要注意机构投资者的数量应该是在增加而不是减少;或者公司管理层有回购的动作。
7)一旦筛选出公司股票后，就要尽量多察看与这家公司有关的所有新闻信息，同时对每一个公司的关键变量作详细的比较和分析。
4、看股本
按照资金量的大小，选择流通盘适中的股票(须注意熊市的流通性都会变差)。
1)5000万流通股的股票，一般易于500万元资金的进出。
2)1亿-5亿流通股的股票，一般易于1000-5000万元资金的进出。
3)10亿流通股的股票，一般易于1亿元资金的进出。
5、看价格
高价股的上升空间有限，且因为估值过高而有风险，但因为优质而稳定，所以可以少量候选;低价股则可能本身就存在诸多问题，市场不信任它，但因为价格低而将来易于翻倍，所以可以少量候选;应集中选择中等价格、市盈率适中、股性较活、价值低估的股票品种。
但需要注意，在不同的市道，高、中、低价格的股票是会整体发生上移或下移的。
6、看股性
看个股历史最高、最低价区间，最近趋势波的最高、最低价区间，上涨和下跌的频率，每一次上涨波的幅度、每一次下跌波的幅度，单日最大涨、跌幅度，当前趋势相对于上一波幅的涨跌幅度，以及同其他个股的活跃性对比情况。职业交易者做的就是活跃性强、流通盘适中的股票。
7、看技术
挑选那些比大盘趋势更强势的股票，只要个股相对强度指标连续一周比大盘差，那么就可以剔除该股票。但要注意，与你打交道的是个股而不是大盘，大盘只能用来参考，而不能用来决定个股的命运。同时也要注意，板块强弱比大盘强弱更适合于判断个股的涨跌动向。
8、看主力
1)目标股被机构投资者持有的增减情况。
2)十大流通股的增减状况。
3)看目标股的涨跌异动公告，分析机构席位和游资营业部的动向。
4)分析主力持仓成本的转换情况。
9、看股权
1)看股权结构状态，高管持股有无增减变化。
2)看有无新增股、转赠股、限售股上市。
3)看有无B股或H股，及其动态。
4)看总股本是否全部转为流通股。

2. 做量化交易一般用什么软件

需要懂一些数学模型，比如统计分析、人工智能算法之类的，他的本质是利用数学模型分析数据潜在的规律寻找交易机会，并利用计算机程序来搜寻交易时机以及完成自动化交易。并没有现成的软件可以做这个，因为它需要一个搭建一个专业的平台，这不是一个人可以完成的。

国内有一些软件，比如大智慧提供数量分析，还有一些软件提供股票、期货的程序化交易。但是实际上这并不是真正意义上的量化交易。事实上，做一款纯粹的适合个人投资者的量化投资软件，难度是非常大的，因为量化策略并不想传统的基本面、技术面那样存在已有既定的必然规律。他需要跨越多学科，多领域去挖掘数据的规律，然后利用得出的规律进行交易。但是不同时间、空间的数据的潜在规律并不一致，所以对量化过程进行标准化是一件很难完成的事情。

如果是计算机或者数学专业的人士，可以考虑使用C、C++、SQL等语言，其他的可以使用MATLAB/SAS 等软件。不管是哪一种软件，要实现量化交易，肯定是需要一定的建模基础和编程基础的，其中最重要的东西是数学能力。

3. 怎样将股票池中现金资产转入可用

可以通过银证转账来将资金转入银行账户。

4. 股票量化交易自动交易， 比人工交易更容易盈利吗

首先计算机的普及，连手机都已经可以自己编写指标公式，量化交易是一定的，不论你是散户还是机构，量化交易是必须要回的，这是现在交易者的基本功，不论你是技术分析还是基本面分析，
举个例子，价值投资者分析财务报表，那如何挑选出连续10年盈利的上市公司，总不能把这三千多家公司10年财务报表都翻一边吧，但要会简单的量化，几行代码就解决了。
但量化交易不一定是自动交易可以手动交易量化分析。

5. 什么样的股票池可以代表资本市场

你所说的股票池就是同一行业的吧，每类型股票都代表不了资夲市场，股灾的时候全部股票池都下跌，国家为救市拿出大量资金到股市买股票，买石油银行小盘跌，买小盘大盘的跌，都没法止跌，最后用停盘股票的方法才止跌，所以每个股票池每行业板块，主板中小板创业板都不可以代表资夲市扬。

6. 量化分析的量化投资策略

量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。
1·量化选股
量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。根据某个方法，如果该公司满足了该方法的条件，则放入股票池，如果不满足，则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类
2·量化择时
股市的可预测性问题与有效市场假说密切相关。如果有效市场理论或有效市场假说成立，股票价格充分反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股票价格的预测则毫无意义。众多的研究发现我国股市的指数收益中，存在经典线性相关之外的非线性相关，从而拒绝了随机游走的假设，指出股价的波动不是完全随机的，它貌似随机、杂乱，但在其复杂表面的背后，却隐藏着确定性的机制，因此存在可预测成分。
3·股指期货套利
股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限，不同(但相近)类别股票指数合约交易，以赚取差价的行为，股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种。股指期货套利的研究主要包括现货构建、套利定价、保证金管理、冲击成本、成分股调整等内容。
4·商品期货套利
商品期货套利盈利的逻辑原理是基于以下几个方面 ：(1)相关商品在不同地点、不同时间对应都有一个合理的价格差价。(2)由于价格的波动性，价格差价经常出现不合理。(3)不合理必然要回到合理。(4)不合理回到合理的这部分价格区间就是盈利区间。
5·统计套利
有别于无风险套利，统计套利是利用证券价格的历史统计规律进行套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利在方法上可以分为两类，一类是利用股票的收益率序列建模，目标是在组合的β值等于零的前提下实现alpha 收益，我们称之为β中性策略；另一类是利用股票的价格序列的协整关系建模，我们称之为协整策略。
6·期权套利
期权套利交易是指同时买进卖出同一相关期货但不同敲定价格或不同到期月份的看涨或看跌期权合约，希望在日后对冲交易部位或履约时获利的交易。期权套利的交易策略和方式多种多样，是多种相关期权交易的组合，具体包括：水平套利、垂直套利、转换套利、反向转换套利、跨式套利、蝶式套利、飞鹰式套利等。
7·算法交易
算法交易又被称为自动交易、黑盒交易或者机器交易，它指的是通过使用计算机程序来发出交易指令。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格、甚至可以包括最后需要成交的证券数量。根据各个算法交易中算法的主动程度不同，可以把不同算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大类。
8·资产配置
资产配置是指资产类别选择，投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进行实时管理。量化投资管理将传统投资组合理论与量化分析技术的结合，极大地丰富了资产配置的内涵，形成了现代资产配置理论的基本框架。它突破了传统积极型投资和指数型投资的局限，将投资方法建立在对各种资产类股票公开数据的统计分析上，通过比较不同资产类的统计特征，建立数学模型，进而确定组合资产的配置目标和分配比例。

7. 量化投资,如何量化呢

量化投资技术几乎覆盖了投资的全过程，包括量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、算法交易，资产配置，风险控制等。
1·量化选股

量化选股就是采用数量的方法判断某个公司是否值得买入的行为。根据某个方法，如果该公司满足了该方法的条件，则放入股票池，如果不满足，则从股票池中剔除。量化选股的方法有很多种，总的来说，可以分为公司估值法、趋势法和资金法三大类
2·量化择时

股市的可预测性问题与有效市场假说密切相关。如果有效市场理论或有效市场假说成立，股票价格充分反映了所有相关的信息，价格变化服从随机游走，股票价格的预测则毫无意义。众多的研究发现我国股市的指数收益中，存在经典线性相关之外的非线性相关，从而拒绝了随机游走的假设，指出股价的波动不是完全随机的，它貌似随机、杂乱，但在其复杂表面的背后，却隐藏着确定性的机制，因此存在可预测成分。
3·股指期货

股指期货套利是指利用股指期货市场存在的不合理价格，同时参与股指期货与股票现货市场交易，或者同时进行不同期限，不同(但相近)类别股票指数合约交易，以赚取差价的行为,股指期货套利主要分为期现套利和跨期套利两种。股指期货套利的研究主要包括现货构建、套利定价、保证金管理、冲击成本、成分股调整等内容。
4·商品期货

商品期货套利盈利的逻辑原理是基于以下几个方面 ：
（1）相关商品在不同地点、不同时间对应都有一个合理的价格差价。
（2）由于价格的波动性，价格差价经常出现不合理。
（3）不合理必然要回到合理。
（4）不合理回到合理的这部分价格区间就是盈利区间。
5·统计套利

有别于无风险套利,统计套利是利用证券价格的历史统计规律进行套利,是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。统计套利在方法上可以分为两类,一类是利用股票的收益率序列建模，目标是在组合的β值等于零的前提下实现alpha 收益，我们称之为β中性策略；另一类是利用股票的价格序列的协整关系建模，我们称之为协整策略。
6·期权套利

期权套利交易是指同时买进卖出同一相关期货但不同敲定价格或不同到期月份的看涨或看跌期权合约，希望在日后对冲交易部位或履约时获利的交易。期权套利的交易策略和方式多种多样，是多种相关期权交易的组合，具体包括：水平套利、垂直套利、转换套利、反向转换套利、跨式套利、蝶式套利、飞鹰式套利等。
7·算法交易

算法交易又被称为自动交易、黑盒交易或者机器交易，它指的是通过使用计算机程序来发出交易指令。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格、甚至可以包括最后需要成交的证券数量。根据各个算法交易中算法的主动程度不同，可以把不同算法交易分为被动型算法交易、主动型算法交易、综合型算法交易三大类。
8·资产配置

资产配置是指资产类别选择，投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进行实时管理。量化投资管理将传统投资组合理论与量化分析技术的结合，极大地丰富了资产配置的内涵，形成了现代资产配置理论的基本框架。
它突破了传统积极型投资和指数型投资的局限，将投资方法建立在对各种资产类股票公开数据的统计分析上，通过比较不同资产类的统计特征，建立数学模型，进而确定组合资产的配置目标和分配比例。

8. 通达信策略股票池怎么应用

以下为几点应用：
1、做好股池的分级；根据需求做好股池分级非常关键，比如：建立基础池、一级、二级、终结池等，这里需要注意的是分级后的级别关联，及连接的秩序。
2.公式的选用要准确匹配；股池在应用当中要不断地根据公式的设计进行反复的运算，这样就会占用计算机的大量资源；遇到公式复杂、数据交换频繁，CPU及内存负荷沉重，就会造成档机或系统崩溃！
3、掌握多股池的分段开启，保障系统稳定运行是关键！建议根据需求尽量分段或少开股池，减少系统数据的频繁交换或数据的大量占用。要学着自己对股池及公式的慢慢优化和改进。
4、虽然我的电脑已有好几年了，也不是什么高端机。但能很好的对通达信稳定应用，且暴力同时使用开六个股池运行在整个开盘时间，主要取决于股池系统的每一级优化。比如：公式优化减少资金数据项，去掉没用多余函数及颜色等。又如：股池的级别关联秩序的一致性，也很关键；另外可以辅助使用一些减少内存占用或内存及时释放的小工具等等。

9. 如何理解量化选股和量化择时之间的关系

所谓量化投资，就是通过定量或统计的方法，不断地从历史数据中挖掘有效的规律并在投资行为中加以利用，甚至通过计算机程序自动执行下单的动作。也就是说，量化投资方法是靠“概率”取胜，其最鲜明的特征就是可定量化描述的模型、规律或策略。

对于股票市场，量化投资主要包括量化选股、量化择时、算法交易、股票组合配置、资金或仓位管理、风险控制等。我们这里重点聊一聊量化选股和择时策略，其中前者解决哪些股票值得关注或持有，后者解决何时买入或卖出这些股票，以期在可承受的风险程度下，获得尽可能多的收益。

第一阶段：选股
选股的目标是从市场上所有可交易的股票中，筛选出适合自己投资风格的、具有一定安全边际的股票候选集合，通常称为“股票池”，并可根据自己的操作周期或市场行情变化，不定时地调整该股票池，作为下一阶段择时或调仓的基础。

量化选股的依据可以是基本面，也可以是技术面，或二者的结合。常用的量化选股模型举例如下：
1多因子模型
多因子模型：采用一系列的“因子”作为选股标准，满足这些因子的股票将作为候选放入股票池，否则将被移出股票池。这些因子可以是一些基本面指标，如 PB、PE、EPS 增长率等，也可以是一些技术面指标，如动量、换手率、波动率等，或者是其它指标，如预期收益增长、分析师一致预期变化、宏观经济变量等。多因子模型相对来说比较稳定，因为在不同市场条件下，总有一些因子会发生作用。
2板块轮动模型
板块轮动模型：一种被称作风格轮动，它是根据市场风格特征进行投资，比如有时市场偏好中小盘股，有时偏好大盘股，如果在风格转换的初期介入，则可以获得较大的超额收益；另一种被称作行业轮动，即由于经济周期的原因，总有一些行业先启动行情，另有一些（比如处于产业链上下游的）行业会跟随。在经济周期过程中，依次对这些轮动的行业进行配置，比单纯的买入持有策略有更好的效果。
3一致性预期模型
一致性预期模型：指市场上的投资者可能会对某些信息产生一致的看法，比如大多数分析师看好某一只股票，可能这个股票在未来一段时间会上涨；如果大多数分析师看空某一只股票，可能这个股票在未来一段时间会下跌。一致性预期策略就是利用大多数分析师的看法来进行股票的买入卖出操作。
与此类似的思路还有基于股吧、论坛、新闻媒体等对特定股票提及的舆情热度或偏正面/负面的消息等作为依据。还有一种思路是反向操作，回避羊群效应（物极必反），避免在市场狂热时落入主力资金出货的陷阱。

4资金流模型
资金流模型：其基本思想是根据主力资金的流向来判断股票的涨跌，如果资金持续流入，则股票应该会上涨，如果资金持续流出，则股票应该下跌。所以可将资金流入流出情况编制成指标，利用该指标来预测未来一段时间内股票的涨跌情况，作为选股依据。
第二阶段：择时
择时的目标是确定股票的具体买卖时机，其依据主要是技术面。取决于投资周期或风格（例如中长线、短线，或超短线），择时策略可以从比较粗略的对股票价位相对高低位置的判断，到依据更精确的技术指标或事件消息等作为信号来触发交易动作。

一般来说，择时动作的产生可以基于日K线（或周K线），也可以基于日内的小时或分钟级别K线，甚至tick级的分时图等。具体的量化择时策略可以分为如下几种：
1趋势跟踪型
趋势跟踪型策略适用于单边上升或单边下降（如果可做空的话）的行情——当大盘或个股出现一定程度的上涨和一定程度的下跌，则认为价格走势会进一步上涨或下跌而做出相应操作（买入->持有->加仓->继续持有->卖出）。

2高抛低吸型
高抛低吸型：高抛低吸型策略适用于震荡行情——当价格走势在一定范围的交易区间（箱形整理）或价格通道（平行上升或下降通道）的上下轨之间波动时，反复地在下轨附近买入，在上轨附近卖出，赚取波段差价利润（下轨买入->上轨卖出->下轨买入->上轨卖出->…）。
3横盘突破型
横盘突破型：价格走势可能在一定区间范围内长时间震荡，总有一天或某一时刻走出该区间，或者向上突破价格上轨（如吸筹阶段结束开始拉升），或者向下突破价格下轨（如主力出货完毕，或向下一目标价位跌落以寻找有效支撑），此时行情走势变得明朗。
横盘突破型策略就是要抓住这一突破时机果断开多或开空，以期用最有利价位和最小风险入场，获得后续利润（空仓或持仓等待机会->突破上轨则买入或平空/突破下轨则卖出或做空）。

常见的趋势跟踪型策略有：短时和长时移动均线交叉策略，均线多头排列和空头排列入场出场策略，MACD的DIFF和DEA线交叉策略等。如下图所示：

常见的高抛低吸型策略一般通过震荡类技术指标，如KDJ、RSI、CCI等，来判断价格走势的超卖或超卖状态，或通过MACD红绿柱或量能指标与价格走势间的背离现象，来预测波动区间拐点的出现。如下图所示：

常见的横盘突破策略包括布林带上下轨突破、高低价通道突破、Hans-123、四周法则等。如下图所示：

必须要强调的是，趋势跟踪型策略和高抛低吸型策略适用于完全不同的市场行情阶段——如果在单边趋势中做高抛低吸，或是在震荡行情中做趋势跟踪，则可能会造成很大亏损。因此，对这二者的使用，最关键的是，第一要尽量准确地判断当前行情类型，第二是要时刻做好止损保护（和及时止盈）。

总结一下：
在疯牛秘籍和疯牛形态系列产品中，提供了大量对股市规律的揭示、以及基于这些规律制定的量化策略，例如基于各类公告事件、资金动向、技术指标等制定的策略和规律，以及次日机会、底部形态反转等对应的交易时机。
这些实时动态的策略可为投资者的选股和择时操作提供高效的、有价值的参考。

10. 股票如何做资金流模型

在市场中，经常存在交易性机会，这是指股价在短期内可能受到某些消息的影响，或者某些市场内在因素的改变从而产生剧烈波动带来的价差投资机会。其中，一个典型的交易性策略就是资金流模型，该模型使用资金流流向来判断股票在未来一段时间的涨跌情况，如果是资金流入的股票，则股价在未来一段时间将可能会上涨；如果是资金流出的股票，则股价在未来一段时间可能会下跌，那么，根据资金流向就可以构建相应的投资策略。
基本概念资金流是一种反映股票供求关系的指标。传统的量价无法区分市场微观结构中的流动性和私有信息对股价的影响，而根据委托测算的资金流，能够有效地观察微观市场交易者的真实意图及对股价造成的影响。资金流定义如下：证券价格在约定的时间段中处于上升状态时产生的成交额是推动指数上涨的力量，这部分成交额被定义为资金流入；证券价格在约定的时间段中下跌时的成交额是推动指数下跌的力量，这部分成交额被定义为资金流出；若证券价格在约定的时间段前后没有发生变化，则这段时间中的成交额不计入资金流量。策略模型1．逆向选择理论在非强势有效的A股市场，普遍存在信息不对称的问题。机构投资者与散户投资者在对同一信息的评估能力上存在差异。在大部分情况下，散户投资者缺乏专业的投资能力和精力，那么根据“搭便车”理论，希望借助机构投资者对股价的判断进行投资。一旦机构投资者率先对潜在市场信息做出反应，羊群效应的散户投资者则追涨杀跌，往往导致在很多情况下市场对潜在信息反应过度。这样根据逆向选择理论，能够准确评估信息价值的投资者便会对反应过度的股价做出交易，买入低估的、卖出高估的股票，从而纠正这种信息反应过度行为。根据市场对潜在信息反应过度的结论及市场投资者的行为特征，可以采取逆向选择模型理论来构建选股模型，即卖出前期资金流入、价格上涨的股票，买入前期资金流出、价格下跌的股票。按照这个思路，对一些指标参数进行回测分析，可以得到稳定的选股模型。2．策略模型根据资金流各种指标的特点，在选股模型中采用比较简单的方法，即以指标排序打分的方式来筛选股票。首先通过对各个资金流指标进行排序打分，然后将股票对各个指标的得分进行求和，最后以总得分值大小来筛选股票，具体步骤如下：（1）确定待选股票池。在选择组合构建时，剔除上市不满一个月的股票，剔除调仓期涨跌停及停牌的股票，防止因涨/跌停无法交易。剔除信息含量小于10%的股票，因为这部分股票信号不明显，无法取得有效信息。（2）构建股票组合。①指标打分：首先将待选股票池中的股票按照资金流指标进行排序，然后采用百分制整数打分法进行指标打分，即以股票在各个指标中所处位置的百分数作为股票对于该指标的得分，前1%得分为1，依次递减，最后1%得分为100。②求和排序：将股票相对于各个指标的得分进行求和，将和值从小到大排序，进行分组比较；另外，选择排名靠前的N只股票构建组合。③股票权重：采用等量权重。（3）组合定期调整，调整时间从1到3个月不等。持有到期后，利用更新后的指标数据重新确定待选股票池，重复步骤（2）打分求和过程，并将股票按照指标得分从小到大排序，将原来分组中跌出组合的股票剔除，调进新的股票，同时将新组合内样本股的权重调整到相等。（4）统计检验。分别计算各组合的收益率情况，考察组合的效果。