В этой статье будет показано, как использовать MATLAB для реализации модели многофакторного выбора акций. Мы будем использовать два фактора: соотношение цены и прибыли и соотношение цены к балансовой стоимости для выбора акций и продемонстрируем процесс на простом примере кода.
Каталог статей
введение
Модель многофакторного выбора акций — это широко используемый метод выбора акций, который всесторонне учитывает информацию от множества факторов для отбора акций с хорошим инвестиционным потенциалом. MATLAB, как мощный инструмент численных расчетов и анализа данных, может легко реализовать модели многофакторного выбора акций.
Простой случай
- Сбор данных: Используя набор инструментов сбора данных MATLAB, мы можем получить данные о соотношении цены и прибыли акций и данных о соотношении цены к балансовой стоимости.
% 使用数据获取工具箱获取市盈率和市净率数据
pe_ratio = getdata('stock', 'pe_ratio');
pb_ratio = getdata('stock', 'pb_ratio');
- Оценка факторов: для каждого фактора мы можем оценить его, используя простой метод линейного взвешивания.
% 对市盈率和市净率进行评分
pe_score = (pe_ratio - min(pe_ratio)) / (max(pe_ratio) - min(pe_ratio));
pb_score = (pb_ratio - min(pb_ratio)) / (max(pb_ratio) - min(pb_ratio));
- Определение веса. В этом простом примере мы придадим равный вес коэффициентам P/E и P/B.
% 设置市盈率和市净率的权重
weight_pe = 0.5;
weight_pb = 0.5;
- Расчет составного балла: на основе оценок и весов факторов мы можем рассчитать составной балл для каждой акции.
% 计算每只股票的综合得分
composite_score = weight_pe * pe_score + weight_pb * pb_score;
Результат: на основе совокупного рейтинга мы можем отфильтровать акции с самым высоким рейтингом в портфеле.
% 筛选出得分最高的股票
[~, idx] = sort(composite_score, 'descend');
selected_stocks = idx(1:10); % 选取得分最高的前10只股票
Подведем итог
В этой статье показано, как использовать MATLAB для реализации модели многофакторного выбора акций с помощью простого кода. В практических приложениях мы можем выбирать больше факторов в соответствии с потребностями и использовать более сложные методы оценки и определения веса. MATLAB предоставляет множество функций и наборов инструментов для поддержки реализации многофакторных моделей выбора акций, а также имеет хорошие функции визуализации и создания отчетов, которые могут помочь нам лучше анализировать и отображать результаты выбора акций.
Исходный код + загрузка данных
Реализация модели многофакторного выбора акций на базе Matlab (исходный код + данные): https://download.csdn.net/download/m0_62143653/88366387