西安大数据微信公众号号相对于其他信息源的主要优势在于其时效性和信息深度 对于证券行业来说， 主要的大数据来源有财经网站（新浪财经腾讯财经等），证券网站（东方财富同花顺等）， 社交网站（微博 微信等）， 研报 网站（迈博汇金东财研报等）， 基础数据网站（上交所深交所，中证登等）

时效性：基础数据网站>社交网站=财经网站=证券网站>研报网站 信息深度： 研报网站>社交网站>财经网站>证券网站>基础数据网站

西安大数據微信公众号号信息抓取详细流程图

对同一公众号内的股票排序

从不同公众号之间的股票进行对比筛选

对于公众号之间的股票首先控制個股的数量，然后以公众号优先级在股票之间比较可以根据需要进行定制化的西安大数据微信公众号号股票对比筛选系统， 也可根据初步筛选结果结合技术分析系统进行综合筛选

以下为排序举例： 公众号A共推荐5个股票A1-A5，公众号B推荐B1-B3公众号C推荐C1-C3

对于公众号推荐的股票，艏先进行简单事件驱动分析分析其T-5到T+30日的超额收益走势

可以看到， 相对沪深300而言其推荐后的超额收益持续时间较为持久，而相对各行業指数而言其超额收益在推荐后5日内就接近平缓，但是其整体具有超额收益的效果毋庸置疑

对西安大数据微信公众号号选出股票的回測方法为：

将资金等分为N份，每次买入的持有时间为N日每个公众号每日最多可以入选的股票数量设为M个，等权重买入所有出现信号的股票若没有出现信号则使用沪深300指数ETF替代，交易成本设置为双边千5剔除当日无法买入的股票或不想买入的股票（当日一字涨停或者跌停），若抛出日无法抛出则以之后能抛出的日均价作为抛出价

对每个公众号进行测试，由于公众号数量众多展示其中收益较高的前10个公眾号，可以看到这些公众号相对其跟踪的行业指数具有明显的超额收益

对每个券商进行测试，下图为测试结果较好的券商整体来说券商整体的超额收益效果比单个公众号更好，但是回撤也更大

以某券商为例：设定参数为N=30 M=20，年化收益10%最大回撤7%

对每个行业的公众号进行測试，其中TMT行业的公众号推荐的股票相对其 行业指数超额收益明显而轻工、食品饮料和建筑材料的公众号就不太容 行业指数超额收益明顯，而轻工、食品饮料和建筑材料的公众号就不太容 易推具有超额收益的股票

设定参数为N=30 M=20，行业选择计算机年化收益30%，最大回撤3%

本文汾享自西安大数据微信公众号号 - 量化投资与机器学习（ZXL_LHTZ_JQXX）

原文出处及转载信息见文内详细说明如有侵权，请联系 yunjia_ 删除

本文参与，欢迎囸在阅读的你也加入一起分享。