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核心因子与模型
黑马股（超额收益显著且非机构重仓股）的量化识别需结合反转信号、资金流向和基本面突变。
1.技术面因子
价格动量反转：短期超跌（如过去 20 日收益率 <-15%）且出现放量阳线，RSI 指标 < 30 后拐头向上。
量价背离：股价创新低但成交量萎缩（表明抛售衰竭），随后成交量突然放大（主力吸筹信号）。
2.资金面因子
北向资金异常流入：通过沪深港通数据，筛选单日北向资金净流入占流通股比例 > 0.5% 的小盘股。
龙虎榜数据：游资营业部净买入占比 > 5%，且无机构大额卖出记录。
3.基本面突变因子
业绩预告超预期：净利润同比增速高于一致预期 20% 以上，且分析师上调评级。
资产重组预期：通过自然语言处理（NLP）分析公告文本，提取 “并购”“重组”“资产注入” 等关键词，结合舆情热度评分。
模型构建步骤
1.数据预处理：清洗财务数据、剔除 ST 股及上市不满 1 年的股票。
2.特征工程：计算因子 IC 值（信息系数），保留 IC>0.05 且稳定性高的因子。
3.集成学习模型：使用 XGBoost 或 LightGBM，输入多维度因子，输出黑马股概率评分。
4.动态跟踪：设置监控阈值（如评分 > 0.8），结合技术面突破信号（如突破 200 日均线）触发买入。
风险控制
黑马股波动大，需设定严格止损（如跌破买入价 8% 止损），并控制单只持仓不超过组合净值的 5%。
避免追逐纯概念炒作的股票，优先选择有基本面支撑（如毛利率改善、订单增长）的标的。
发布于2025-5-22 02:05 武汉
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