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邢不行的系列帖子“量化小讲堂”，通过实际案例教初学者使用python进行量化投资，了解行业研究方向，希望能对大家有帮助。
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这是邢不行第 123 期量化小讲堂的分享
作者 | 邢不行
2024年上半年你在A股赚到钱了吗？还是倒在了轰轰烈烈的第58次3000点保卫战中？
有人说，今年股票买什么都会亏，除非交易的是高股息策略。
但一山更有一山高，半年度最佳策略根本轮不到它。
比如图中策略半年收益24%，最大回撤仅4%，表现远超高股息策略。
策略本身也极简单，只用到了一个常见的选股指标。
那这个策略的原理是什么？具体又该如何运行？
本文来做详细介绍。
01
换手率指标
1、换手率指标有一定交易经验的朋友，应该或多或少都知道换手率指标。
换手率计算公式
ChatGPT对其定义如下：
换手率定义
简单而言，换手率表示有多少人正在买卖这只股票。
股票换手率越高，说明交易越频繁，对它感兴趣的人越多，它越热门。
在A股龙虎榜上，记录着每天表现异常活跃的股票。
龙虎榜榜单
任何股票只需满足图中任一条件即可登榜：
登榜条件
与换手率相关的登榜条件就有3个，可见换手率也代表了股票的活跃度。
2、基金换手率换手率指标不仅存在于股票市场，在基金中也是常客，用来反映基金投资组合中股票买卖的活跃程度。
基金换手率高，意味着基金经理买卖股票频繁，风格多以短线或交易型为主。
基金换手率低，说明基金经理更偏向长期持有策略，属于价值投资型。
因此在基金评价体系中，常用换手率指标来衡量基金经理风格是激进还是保守。
3、投资者换手率此外换手率还可用于衡量股市交易者。
有学术论文指出，交易者的换手率越高，超额收益越低。换言之，交易越频繁，亏损越多。
《中国个人投资者的过度自信和过度交易研究》
我们统计了各个交易所投资者的换手率，其中大A在全球遥遥领先，相当于A股公司平均每年要换2.7次流通股东。
全球各交易所投资者换手率
如此高的换手率下，也难怪其他市场会每天活在上涨的恐惧中，而大A的金融消费者则每天都在3000点保卫战中磨砺自我。
当然因为频繁交易我们散户是亏了钱，但也比其他市场贡献了更多的交易手续费，这也是实打实的功劳。
我们也有理由相信，待未来市场和投资者愈发成熟时，市场整体换手率也会向其他市场靠拢，整个市场会越来越好，大家也能在股市中真正赚到钱。
说回换手率指标，既然换手率越高的股票流动性越好，越被市场重视，买换手率高的股票又能否赚钱呢？
02
换手率策略
1、策略构建假设我们在每月末计算股票过去20个交易日的平均换手率，从大到小排序，并删除当时ST、退市、停牌或上市不满一年的股票。
选出其中换手率最大的10只股票，在下月第一个交易日开盘均仓买入，最后一个交易日收盘卖出。
并重新选择次月符合条件的股票，在下下个月第一个交易日买入，如此循环往复。
比如在2024年5月31日，选出换手率最高的10只股票，在6月3日开盘买入，6月28日开盘卖出。并重新选择符合条件的股票，在7月1日买入。
就是这样一个简单的量化选股策略，假设一开始我们投入一笔钱去交易它，最终是赚是亏？
这也是量化投资中最朴素的想法——用历史数据去验证交易思路是否可行。
要验证这个想法，就需要借助全部历史数据和Python代码。
相关数据和代码都已经准备好，只需要根据教程运行代码。
如果你需要上述资料的话，可以在评论区留言，都是可以分享给你的。
2、策略表现代表策略的蓝色曲线从初始的1元变为0.01，说是倾家荡产也不为过。
也就是说，不断买换手率最高的热门股票，不仅无法赚钱，还会亏光。
由此可见，和交易者换手率类似，买高换手率的股票也会让人亏钱。
也再次证明了金融市场的一个铁律：人多的地方不要去。
这其实也符合逻辑，高换手率本就代表投资者对股票看法分歧极大，看好和看空的人一次次在盘口擦肩而过，互道一声XX，若无法产生一致性预期，反而会压制股价上涨。
3、低换手率策略既然换手率高的股票不赚钱，那反过来买换手率低的股票又会如何？
将代码稍作修改，重新运行程序即可得到结果：
2014年至今，代表策略的蓝色曲线从初始的1元变为4.88，翻了近4倍，远跑赢代表大盘的沪深300指数，年化收益16.3%，策略曲线整体上涨平稳。
单独看策略2024年至今表现：
半年收益24%，最大回撤仅4%，应该能跑赢今年99%的股民。
即使对上今年被无数机构/散户/公众号追捧的高分红策略也不遑多让。
高分红策略表现
我们还可以具体去看看策略在历史上的选股。
可以发现策略更偏向于选择基本面良好、爆雷风险小的大市值行业龙头。
因此哪怕市场走弱，策略面临巨大回撤时，我们也能有较大的信心去持续持有。
甚至还可以把策略当做指数去投资。但它又比指数更稳定、收益也更高，且每月只需交易一次，操作简单，非常适合工作学习忙碌的人。
我也比较推荐你在评论区留言，问我拿了数据和代码，亲自尝试一下这个策略，甚至去魔改它，运用到自己的实盘中。
下文会给大家提供一些改进策略的新思路。
03
策略衍生
除了买换手率低的股票外，我们还可以关注换手率稳定的股票。
量化交易中一般用标准差来衡量数据的稳定性，标准差越小，代表换手率数据的波动越稳定。
我们修改一下代码，变为去买换手率标准差最低的10个股票，策略的表现如下：
又或者我们可以用换手率的变换率构建策略：
甚至可以加入其它因素，和换手率一起进行选股。
这些我们都已帮大家整理到资料中，你可以拿到数据和代码后根据教程自己把玩，尝试找到最适合自己的策略。
如果你需要上述资料的话，可以在评论区留言，都是可以分享给你的。
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