为什么我用逻辑回归预测股票涨跌的效果非常好

机器学习量化交易策略的制定，是通过从海量历史数据中，利用计算机强大的处理能力，挖掘并分析出那些能够为投资者带来收益的各种大概率可行的投资方式来实现的。通过数学模型对这些策略进行分析并加以验证，以期望让投资者获得更高更稳定的收益，或更合理地规避风险。

逻辑回归模型主要用来解决二分类问题，计算效率高，鲁棒性较优

预测股票涨跌趋势本质上是一个二分类问题。逻辑回归作为处理二分类问题常见的分类方法，既能提供类概率估计又能提高预测精度。逻辑回归可以处理大量的数据，并且受到多重共线性的影响相对较小。它不仅能预测出类别，而且可以得到近似概率预测，这对许多需利用概率辅助决策的任务很有用。

基于逻辑回归模型的择时策略具有高收益，高夏普比率，低回撤率等特点

由于逻辑回归模型可以预测股票的涨跌趋势，并且具有较高预测精度，所以可以根据模型对股票涨跌趋势的判断进行交易，通过在沪深300 上的回测表明模型具有高收益，高夏普比率，低回撤率的优点。

美股研究社指出：不同风格的策略对于回测的要求是不同的，比如对于多因子选股或者趋势策略等，需要注意的几点是：

1 区分好样本内数据和样本外数据，这个和机器学习很类似，样本内数据用于训练，样本外数据用于校验。这样做的目的是为了避免过拟合陷阱。

2 收益的分布，看看你回测后所有交易的收益分布，看看你的收益来源是少数的几次大的收益还是来源多次的小的收益。来源于大的收益，你的收益波动性就很大，实盘往往会达不到你的效果。

3 参数的稳定性。如果你某个参数过敏感，随便调整下就对收益影响很大，那你实盘的情况和模拟盘也有很大可能会有出入。

这类策略严格来说，避免了一些常见的坑，还是比较容易做到回测和实盘类似的。

京东量化最新推出了一些通达信的技术指标还不错，你们可以去看一下，应该能学到好多东西。

批量诊断股票的方法可以分为基本面分析和技术面分析两种：

1 基本面分析：

基本面分析是通过对公司的财务报表、经营数据、行业环境等方面进行分析，从而评估公司的价值和发展潜力。可以使用相关软件和工具，如财务分析软件、行业分析工具等，进行批量的基本面分析。

2 技术面分析：

技术面分析是通过对股票价格、成交量、市场趋势等方面进行分析，从而判断股票的走势和买入卖出时机。可以使用相关技术指标和图表，如均线、MACD、KDJ等，进行批量的技术面分析。

综合运用基本面和技术面分析方法，可以对股票进行全面的诊断和分析，从而作出更加准确的投资决策。但需要注意的是，股市存在风险，投资需谨慎，应该根据自己的风险承受能力和投资目标制定合理的投资计划。

说高端点就是为了个大数据，这样能根据历史推算成功率。

说白了，恕我直言那就是骗自己，没卵用的东西。不同的行情不同的策略，不同的逻辑。你交易策略历史胜率80%都没卵用，可能这10次里面8成功都是在牛市背景下，另外2次失败是熊市背景下，等到你用的时候是熊市了对不起失败了那就是100%了，80%胜率？不存在的！

这种东西就是最傻了，除非真坚持用个10几20年去轮回一波牛熊，不然这胜率根本没用没有说服力

i问财策略回测是根据您设置的择时交易计划，对输入的策略（问句）进行全市场股票的历史模拟交易，最终对选出的所有股票的回测结果进行客观的统计分析，并给出策略回测报告，为您找到最适合自己的投资策略提供客观的数据支持。

使用方法：

一、设置需要回测问句及信息，点击回策！

二、回测数据分析，从回测分析中可以看到各个持有周期的收益率、成功率等信息。

如“非新股，非st，非停牌，总市值小于255亿，pe大于0，peg大于0小于15，资产负债率小于60%，总市值从小到大”问句，最大预期年化收益率16936%

三、您也可以在策略广场上查看其它人的策略哦！

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