吴老师：引入量化思维，让散户投资从 “凭感觉” 到 “靠数据”

股市投资中，散户的决策往往被情绪和主观判断主导：“感觉这只股票要涨”“觉得大盘该回调了”，这些模糊的判断导致操作充满不确定性。吴老师凭借对市场数据的深入研究，将量化思维引入散户投资体系 —— 通过明确的指标、固定的规则和历史数据验证，让投资决策建立在客观数据基础上，减少情绪干扰，实现从 “感性操作” 到 “理性决策” 的转变。

量化思维：用数据打破 “主观偏见”

量化思维的核心是 “用数据说话”，而非依赖经验或直觉。散户常因主观偏见陷入误区：过度关注近期涨跌（近因效应）、对熟悉股票过度乐观（确认偏误）、因亏损而不愿止损（损失厌恶）。吴老师指出，量化思维能通过客观指标和规则，打破这些偏见，让决策更理性。

典型案例：主观偏见导致的 “知行不一”

散户老周 2023 年看好某新能源股，研究后认为 “业绩增长确定，目标价 50 元”，计划 “回调至 30 元买入，跌破 27 元止损”。当股价跌至 30 元时，他却因 “感觉还会跌” 犹豫未买；随后股价上涨至 35 元，他又因 “怕踏空” 追高买入；不久股价回调至 28 元（接近止损线），他抱着 “再等等，会反弹” 的侥幸心理未止损；最终股价跌至 25 元，亏损 10% 后割肉。他无奈地说：“明明计划好了，就是被感觉牵着走，怎么也做不到知行合一。”

吴老师分析，老周的问题在于 “主观判断凌驾于客观规则之上”。量化思维的解决之道是：将 “买入、止损” 等决策条件转化为可量化的指标（如 “股价跌破 27 元” 而非 “感觉要跌”），并通过历史数据验证规则的有效性，增强执行的信心。

量化思维的 “三大优势”

吴老师强调，量化思维对散户有三大不可替代的优势：

消除情绪干扰：规则一旦确定，无论涨跌都按指标操作，避免 “贪心”“恐惧” 影响决策；

可复制性强：盈利模式基于明确的指标（如 “PE<15 倍 + ROE>15%”），而非模糊的经验，新手也能快速掌握；

持续优化：通过回测（检验规则在历史数据中的表现）发现漏洞，不断优化指标参数，适应市场变化。

散户小张运用量化思维后，将 “买入条件” 定为 “股价突破 20 日均线且成交量放大 50%”，2023 年按此操作 12 次，胜率从 40% 提升至 67%，其中 10 次严格执行规则，全部盈利；2 次因主观判断未执行，均亏损。“数据不会骗人，按规则操作比感觉靠谱多了。” 小张说。

量化指标：构建 “可操作的信号体系”

量化思维的落地需要具体指标支撑。吴老师根据散户的理解能力和操作需求，筛选出 “三类核心指标”，覆盖选股、买入、卖出全流程，既简单易懂，又能有效捕捉市场信号。

核心指标详解

选股指标（基本面）：适合长期投资，包括市盈率（PE，反映估值高低）、净资产收益率（ROE，反映盈利能力）、净利润增长率（反映成长潜力）。吴老师建议散户设置筛选条件：PE<20 倍（低于行业平均 30%）、ROE 连续 3 年> 15%、净利润增长率连续 3 年 > 10%。

买入指标（技术面）：适合中短期操作，包括均线（如股价突破 20 日均线，代表趋势启动）、成交量（如成交量放大 50%，代表资金流入）、相对强弱指数（RSI，低于 30 代表超卖，高于 70 代表超买）。

卖出指标（风险控制）：包括止损线（如股价从买入价下跌 8%）、止盈线（如股价上涨 20%）、趋势破位（如股价跌破 20 日均线且 3 天内未收回）。

案例：“双指标选股法” 的实战效果

吴老师设计的 “双指标选股法”（PE<15 倍 + 近 30 日涨幅 < 10%），在 2023 年的回测中表现优异：从 A 股 4000 多只股票中筛选出约 50 只，全年平均涨幅 25%，远超大盘 10% 的涨幅。

散户小李用该方法选股，2023 年买入 5 只股票：

某消费股（PE12 倍，近 30 日涨 5%），持有 6 个月获利 22%；

某医药股（PE14 倍，近 30 日涨 8%），持有 4 个月获利 18%；

整体胜率 80%，总收益 20%，远超此前 “凭感觉选股” 的 5% 收益。

“以前选股像大海捞针，现在指标一筛，符合条件的就那么几只，研究起来事半功倍。” 小李说。

量化规则：制定 “傻瓜式操作指南”

量化思维的关键是将投资逻辑转化为 “傻瓜式规则”—— 无需思考，只需对照指标执行。吴老师设计的 “量化三规则”，让散户在任何情况下都知道该如何操作，彻底解决 “知行不一” 的难题。

量化三规则详解

买入规则：当满足 “选股指标 + 买入指标” 时买入，如 “PE<15 倍（选股）+ 股价突破 20 日均线（买入）”，同时明确仓位（如首次买入 10% 资金）。

持有规则：只要 “卖出指标未触发” 就继续持有，如 “未跌破止损线且趋势未破位”，不被短期波动干扰。

卖出规则：当 “止损指标（如跌破买入价 8%）” 或 “止盈指标（如上涨 20%）” 触发时，立即卖出，不犹豫。

案例：“双均线 + 止损” 规则的实战应用

吴老师为散户设计的 “双均线 + 止损” 规则简单有效：

买入：股价站上 5 日均线，且 5 日均线上穿 20 日均线（金叉），买入 10% 仓位；

加仓：股价站稳 20 日均线后，回调至 10 日均线时，再加 10% 仓位；

止损：收盘价跌破 20 日均线且 3 天内未收回，卖出全部仓位；

止盈：股价上涨 20%，卖出 50% 仓位；上涨 30%，全部卖出。

散户王女士 2023 年用该规则操作某半导体股：

3 月 10 日，股价金叉，买入 10% 仓位（成本 30 元）；

3 月 20 日，回调至 10 日均线（31 元），加仓 10%；

4 月 15 日，股价涨至 36 元（获利 20%），卖出 50% 仓位，获利 3000 元；

5 月 5 日，股价涨至 39 元（获利 30%），卖出剩余仓位，获利 4500 元；

总收益 7500 元，操作过程完全按规则执行，未受盘中波动影响。

“以前涨一点就想卖，跌一点就怕套，现在规则写得清清楚楚，操作起来特别省心。” 王女士说。

量化回测：用历史数据验证 “规则有效性”

量化规则的有效性必须经过历史数据验证，否则可能是 “曲线拟合”（只适合过去数据，不适合未来）。吴老师教导散户通过 “回测三步法”，检验规则在不同市场环境中的表现，确保其具有普遍适用性。

回测三步法详解

选择时间周期：至少覆盖一个完整牛熊周期（如 2019-2023 年），避免只测试牛市或熊市数据；

设定评价指标：包括胜率（盈利次数 / 总次数）、平均收益率（每次盈利幅度）、最大回撤（单只股最大亏损）、夏普比率（单位风险带来的收益，>1 为优秀）；

分析失效场景：找出规则表现差的时期（如 “2022 年熊市胜率低”），针对性优化（如熊市提高止损线）。

案例：“低 PE + 高股息” 规则的回测结果

散户老陈想采用 “低 PE + 高股息” 规则（PE<10 倍，股息率 > 5%），吴老师帮他回测 2019-2023 年数据：

整体表现：共筛选出符合条件的股票 320 只次，操作胜率 68%，平均收益率 15%，最大回撤 12%，夏普比率 1.3（优秀）；

分年度表现：2019-2021 年牛市胜率 75%，2022 年熊市胜率 55%，2023 年震荡市胜率 65%；

失效分析：2022 年熊市中，部分股票因行业衰退（如地产），虽 PE 低但业绩恶化，导致亏损。

针对失效场景，老陈优化规则：加入 “净利润增长率> 5%” 条件，排除业绩恶化的股票。优化后回测 2022 年数据，胜率从 55% 提升至 68%，验证了规则的可优化性。

散户可用的回测工具

吴老师推荐散户使用简单易用的回测工具，无需编程基础：

同花顺回测平台：输入规则（如 “PE<15 倍”“股价站上 20 日均线”），自动生成回测报告；

Excel 手动回测：下载股票历史数据（如后复权价格），手动标记买入卖出点，计算收益；

量化社区模板：在 “聚宽”“米筐” 等社区，使用现成模板修改参数，快速回测。

散户小张用同花顺回测 “双均线规则”，发现 2019-2023 年胜率 62%，平均收益 18%，增强了执行信心，2023 年实盘操作胜率达 60%，与回测结果接近。

量化策略：从 “单一指标” 到 “组合模型”

单一指标的量化规则容易在特定市场环境中失效（如 “低 PE 策略” 在成长股行情中表现差）。吴老师教导散户构建 “多指标组合模型”，通过不同指标的互补，提高策略的适应性和稳定性。

组合模型构建方法

核心策略 + 辅助指标：以一种策略为核心（如 “趋势跟踪”），加入辅助指标（如 “基本面筛选”）过滤风险；

不同周期组合：短期指标（如 5 日均线）捕捉趋势，长期指标（如 PE）控制估值，避免追高估值；

多市场验证：策略不仅在 A 股有效，在港股、美股等市场也能通过回测，确保普适性。

案例：“趋势 + 价值” 双因子模型

吴老师设计的 “趋势 + 价值” 双因子模型，兼顾成长与估值：

价值因子：PE <行业平均 20%，ROE>12%（确保估值合理、盈利稳定）；

趋势因子：股价站上 20 日均线，5 日均线上穿 20 日均线（确保趋势向上）；

买入规则：同时满足价值和趋势因子，买入 10% 仓位；

卖出规则：跌破 20 日均线（趋势破位）或 PE > 行业平均（估值过高），立即卖出。

回测 2019-2023 年数据：该模型胜率 72%，平均收益 22%，最大回撤 15%，显著优于单一因子模型（趋势因子胜率 60%，价值因子胜率 65%）。

散户小李 2023 年用该模型操作，筛选出某消费龙头股（PE18 倍 <行业 22 倍，ROE15%，股价站上 20 日均线），买入后持有 3 个月，获利 25%，完美符合模型预期。“单一指标像‘单腿走路’，组合模型像‘双腿走路’，稳多了。” 小李说。

量化思维的 “散户适配性改造”

专业量化策略复杂且需要编程能力，不适合散户。吴老师对量化思维进行 “散户适配性改造”，使其简单易学、操作便捷，无需高深知识。

改造要点：“简化、可视化、低门槛”

简化指标：从专业量化的数十个指标，简化为 3-5 个核心指标（如 PE、均线、成交量）；

可视化规则：用流程图展示操作步骤（如 “股价金叉→买入，死叉→卖出”），一目了然；

低门槛工具：推荐无需编程的平台（如同花顺、东方财富），通过 “条件选股” 功能实现量化筛选。

案例：“散户友好型” 量化操作流程

吴老师设计的量化操作流程，散户 10 分钟就能掌握：

每周日筛选：用 “同花顺条件选股”，输入 “PE<20 倍 + 股价站上 20 日均线 + 成交量 > 5 日均量”，选出 5-10 只股票；

周一开盘检查：排除周末有利空消息的股票，保留 3 只；

买入执行：按 “首次买入 10%，回调 5% 加仓 10%” 操作；

每日收盘查看：是否触发止损（跌破 20 日均线）或止盈（涨 20%），是则次日操作。

散户老赵（60 岁）用该流程操作，2023 年收益 18%，他感慨道：“以前觉得量化是专家的事，没想到我们散户也能学会，跟着流程走，比瞎琢磨强多了。”

实战案例：从 “情绪化操作” 到 “量化盈利” 的蜕变

散户小陈的转变，展现了量化思维的实战价值：

2022 年：情绪化操作，亏损 30%

小陈 2022 年完全凭感觉操作：看到某股涨得好就追（如 2022 年 5 月追涨某新能源股，亏损 25%），听到利空就割肉（如 2022 年 10 月割肉某医药股，随后反弹 30%），全年操作 25 次，胜率 32%，亏损 30%。

2023 年：量化思维，盈利 25%

学习量化：参加吴老师的 “量化入门课”，掌握 “双均线 + 止损” 规则；

回测验证：用 2019-2022 年数据回测，胜率 65%，平均收益 12%；

实盘执行：严格按规则操作，全年操作 12 次，胜率 67%，其中 10 次按规则执行，全部盈利；

优化改进：发现 “熊市胜率低”，加入 “PE<20 倍” 过滤，2023 年下半年胜率提升至 75%；

全年收益 25%，成功实现扭亏为盈。

“量化思维不是让你变成机器，而是用规则约束情绪，让理性战胜感性。” 小陈在分享会上说。

量化思维的 “常见误区” 及破解

吴老师总结了散户在运用量化思维时的常见误区，帮助他们少走弯路：

误区一：过度追求 “高胜率”，忽视 “收益风险比”

表现：认为胜率必须 > 70% 才是好规则，否则就放弃，忽视 “高胜率低收益”（如每次赚 1%，亏 5%）可能不如 “低胜率高收益”（如每次赚 5%，亏 1%）。

破解：关注 “收益风险比”（平均盈利 / 平均亏损），该比值 > 2 即为优秀，胜率 > 50% 即可接受。

误区二：指标过多过杂，导致 “规则失效”

表现：在规则中加入大量指标（如同时看 PE、均线、MACD、RSI 等），看似全面，实则相互矛盾，难以执行。

破解：遵循 “奥卡姆剃刀原则”，如无必要，勿增实体，核心指标不超过 3 个，确保规则简洁。

误区三：回测时 “过度优化”，陷入 “曲线拟合”

表现：为提高回测胜率，不断调整参数（如 “止损线从 8% 调至 7.3%”），使规则只适合历史数据，不适合未来。

破解：参数调整不超过 3 次，且保留 10% 的数据（如 2023 年）作为 “验证集”，未参与优化，若验证集表现差，则放弃该规则。

误区四：忽视 “交易成本”，高估实际收益

表现：回测时不计算手续费、滑点（买入价高于预期，卖出价低于预期），导致理论收益远高于实际。

破解：回测时加入 “每次操作 0.1% 的交易成本”，使结果更接近实盘。

不同投资风格的量化策略模板

吴老师为不同投资风格的散户设计了量化策略模板，供参考：

短线趋势型（持有 1-2 周）

选股：流通市值 <50 亿，近 3 日涨幅> 10%，成交量放大 50%；

买入：股价突破前高，5 日均线上穿 10 日均线，买入 5% 仓位；

止损：跌破买入价 5% 或 5 日均线下穿 10 日均线；

止盈：涨幅 10% 或持有超 5 天未涨。

中线价值型（持有 1-3 个月）

选股：PE <行业平均 20%，ROE>15%，净利润增速 > 10%；

买入：股价站上 20 日均线，且成交量放大 30%，买入 10% 仓位；

止损：跌破 20 日均线 3% 或净利润增速低于预期；

止盈：涨幅 20% 或 PE 超过行业平均。

长线定投型（持有 1 年以上）

选股：沪深 300 成分股，连续 5 年 ROE>15%，分红率 > 3%；

买入：每月第一个交易日，若 PE<12 倍，买入固定金额（如 5000 元）；

止损：公司被调出沪深 300 或连续 2 年 ROE<10%，停止买入并卖出；

止盈：PE>20 倍，卖出 50% 仓位；PE>25 倍，全部卖出。

结语：量化思维是散户的 “理性铠甲”

股市中，情绪是最大的敌人，而量化思维则是抵御情绪干扰的 “理性铠甲”。它不要求散户掌握复杂的数学模型，只需将投资决策转化为明确的指标和规则，并通过历史数据验证有效性。吴老师的价值，在于将复杂的量化理论简化为散户能理解、可操作的方法，让他们在波动的市场中保持理性，实现稳定盈利。

如果你也常被 “感觉”“情绪” 左右，渴望让投资决策更客观、更可靠，不妨尝试引入量化思维。吴老师的股票投资咨询合作联系方式是：QQ：2080053532、2654704327、3351233598、3532015225，网址：gphztz.cn、gphztz.com。

在吴老师的指导下，相信你能掌握量化思维的精髓，让数据成为投资的 “指路明灯”，在股海中走得更稳、更远。