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雷达卡
1 案例分析
如下表所示，当天茅台的总市值是2.6万亿，是所有上证股票里面最高的。依次按市值排序，最后的三毛市值仅为12亿。
把这些股票的市值加总就能得到上证指数的总市值（48万亿）。
数据时间：2021年12月31日
我们以此算出每个股票占上证总市值的比例，如茅台的市值占比就是5.37%（25752/479553=5.37%），而排名最末的三毛仅为0.05%（12/479553=0.05%）
个股市值占比
茅台在当天涨跌幅是 -1.2%，那么它对大盘的影响
就是5.37% * （-1.2%）。其他股票都能以此类推。
我们最终把这些值加总就能得到当天上证指数的涨跌幅是0.57%。
借此我们就能知道，股票的市值越大，对指数的影响越大。
显然茅台对指数的影响最大，而三毛对指数的影响基本可以忽略不计。
这种市值区分非常大的现象在上证指数成分股里面是非常严重的。
2 权重拖累指数
我们还是以2021年12月31日的数据为例。
总计1750只成分股
市值排名前100的股票权重占比超过了52%，其它的1650个股票加起来也只占了48%。这像极了我们的贫富差距数据。
因此排名前100的股票对上证指数的走势影响极大。
我们观察下表中排名靠前的股票，如中某某行、中某油、中某某寿等。
市值前100股票
你可以很容易的从它们的月K线图中看出这些股票基本处于千年不涨的情况，就像中国足球一样。
但这些股票一直不涨也是有原因的。
它们大多都是国有企业，只需为党和人民服务，并不需要为股东（资本家）负责。
总而言之，上证指数多年不涨的本质原因就是：对上证指数影响最大的权重股多年不涨甚至下跌，导致了指数长期在3000点附近徘徊。
那既然我们了解了这个现象，就应该想着怎么去利用它。
比如我就非常好奇，如果去除或降低这些权重股的影响，同样买上证指数的成分股，它的收益是否会有所提高？
04 上证等权指数
1 等权概念
我们这边来做一个实验，仍计算这些股票每天的涨跌幅。但是规定每个股票对整体指数的影响均等。
指数等权编制规则
如茅台和三毛对指数的影响都是1/1750，与市值无关。
数据时间：2021年12月31日
也就相当于我们重新编制一个等权指数，它不再偏袒于大市值股票。
同时我们继续让新指数每天的成分股和上证指数保持一致，只不过它们各自影响的权重不同。
那这个等权指数的最终收益会如何，是否会超越原来的上证指数呢？
2 数据代码
想要知道这个结果，首先我们需要每天每只股票的数据。
我已经帮大家整理好了数据，包含了所有的股票（包括已退市的股票）。数据的情况如图所示：
数据展示
它包含了这个股票上市第一天至今，每天的开高收低价格以及总市值。
有了数据后，通过Python代码计算就能得到相应的结果。
3 等权指数结果
最终结果如下图所示：
图中代表上证指数的黄色曲线，从2007年至今涨了36%，非常拉胯。
而代表等权指数的蓝色曲线共涨了8.59倍。虽然15年只翻了10倍不到，但也远远跑赢了上证指数本身。
等权指数净值表现更佳
这时我们再来看某足球评论员的那句“越南股市把A股爆了6:1”。
如果把上证等权指数和越南股市从2010年开始做个对比的话就会发现，即使越南指数近几年开始飙涨，但它整体的涨幅还是没有跑赢等权指数。这恐怕要让刘老师失望了。
上证等权指数vs越南指数
通过刚刚的说明，我们已经知道，指数因为编制的原因并未真实的反映出市场的涨跌幅。
我们可以通过对所有成分股等权买入的方式来实现更高的增长。
4 过程实操
但这些知识除了能让大家了解指数编制的规则以外，对投资的实际帮助并不大。
因为没有办法投入实战。你没有这么多钱去买入这么多只股票。
你也没有能力一下子去下单这么多只股票，一个个下单的话不知道要下到猴年马月。
除非你像我们一样可以实现程序化的自动下单。
再者市面上也没有相应的指数基金是等权跟踪所有股票的，所以你基本上很难实现这个收益。
但既然已经知道了A股不涨是因为大市值的股票拖累指数。那我们可以反过来想，如果只买小市值的股票，能不能实现更高的收益？
04 策略构建
1 小市值策略
我们可以尝试构建一个简单的选股策略。
选股策略
在每月的最后一个交易日对沪深300指数的成分股按照市值进行排序。
选取市值最小的10只股票，在次月的第一个交易日开盘时均仓买入。
之后无论涨跌如何都持有不动，等到这个月的最后一个交易日收盘时再把股票卖光。
之后继续选择此时市值最小的股票并买入，如此循环往复。
2 举例说明
例如我在2006年的12月29日选出了当天沪深300成分股中市值最小的10只股票。
那我就在2007年1月的第一个交易日去均仓买入它们并一直持有到1月31日再卖光。
此时再选出最新的10只股票去买入，每月重复上述操作即可。
这样大家应该可以完全理解，这是一个非常简单的策略，执行起来也很容易。
因为每个月你只需交易一次，在行情软件上面按市值排序就能知道买什么了。
那么这个策略的收益到底如何呢？
3 策略结果
这个策略的收益我并不推荐手工计算。
我们是用了Python编程及相应的股票数据来得到这个结果。
值得一提的是，我们这里的股票数据有一列是专门用来确认这个股票是否当前属于沪深300成分股的。
成分股筛选
这个数据非常难得，如果对数据和代码感兴趣的话，可以加我微信xbx1717，都是可以免费发给你的。
代码运行结果如图所示：
蓝色曲线展示了策略的情况，最终收益有26倍左右，远远跑赢了黄色曲线代表的沪深300指数。
美中不足的是，策略的最大回撤高达70%，这也是不可避免的。因为策略要求一直满仓持有股票，当所有的股票都开始下跌的时候，我们也没法幸免。
但在实际交易中，你是可以做一定择时的，可以靠你聪明的小脑袋瓜子去避免这个最大回撤。
但残酷的现实却是，对于大部分人来说，越做择时，反而回撤越大，收益越低。
4 策略拓展
我建议大家可以去尝试下这个策略，因为它本质上就是一个沪深300的指数增强。
最关键的是，这个策略每次我们只需要买10个股票，这很多人是买得起的。
甚至你还可以每次买3只股票，看看效果如何。
你可以加我微信xbx1717，问我要了代码和数据之后修改参数自己去跑一下，我这里就不赘述了。
那除了改变股票数量外，我们还能对这个策略做进一步的延伸吗？
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