股票择时方法（股票投资的择时与选股）

1、如何选股票买入时机

一、股价稳定，成交量萎缩。
在空头市场上，朋友们都看坏后市，一旦有股票价格稳定，量也在缩小，可买入。
二、底部成交量激增，股价放长红。
盘久必动，主力吸足筹码后，配合大势稍加力拉抬，朋友们即会介入，在此放量突破意味着将出现一段飙涨期，出现第一批巨量长红宜大胆买进，此时介入将大有收获。
三、股价跌至支撑线未穿又升时为买入时机。
当股价跌至支撑线（平均通道线、切线等）止跌企稳，意味着股价得到了有效的支撑。
四、底部明显突破时为买入的时机。
股价在低价区时，头肩底形态的右肩完成，股价突破短线处为买点，W底也一样，但当股价连续飙涨后在相对高位时，就是出现W底或头肩底形态，也少介入为妙，当圆弧底形成10％的突破时，即可大胆买入。
五、低价区出现十字星。
这表示股价已止跌回稳，有试探性买盘介入，若有较长的下影线更好，说明股价居于多头有利的地位，是买入的好时价。

2、巴菲特买股票会择时吗

当前诸多公司选择拆股，巴菲特却认为拆股促进短线交易，而非让股东长期持有。巴菲特建议个人投资者买入并持有，更具体讲是对股指买入并持有。事实上，巴菲特很懂得择时投资，他会买入后卖出，比如前些天伯克希尔年报显示，当前其持现金比例为公司成立以来最高。那么巴菲特是如何把握买卖时点的呢？
1992年，巴菲特在致股东的信中称
人们应该投资贴现现金流（Discounted Cash Flo）最大的资产。尽管多数时候估值模型显示，股票比债券便宜，但并不总是如此。若经过计算后债券比股票便宜，那么应买入债券。
道理很简单，债券VS股票，谁便宜买谁。问题是，巴菲特是如何计算“价值”的呢？他提到的贴现现金流基于多种假定（未来年度的现金流收入、贴现利率等），参数不同结果大不相同。
JESSE FELDER在其博客中写道，有一种便捷的方法来近似“贴现现金流”。巴菲特曾表示，美股整体市值与GDP比率（Market Cap / GDP），是判断估值处于什么位置的最好指标。有人对巴菲特最爱的指标进行研究，发现它能很好地预测股市。FELDER用1950~2013年数据进行测试，发现若该比率低，那么未来10年收益率就高，反之亦然，这在80%的时间里是成立的。数据来自FRED和Roert Shiller教授网站。
1999年，巴菲特称很难认为未来17年股市会如过去17年那样出色。巴菲特认为1982年时股市非常诱人（美股整体市值与GDP之比为0.333），而1999年时他认为美股不太具吸引力了（比率为1.536）。
下图为1950年以来，美股整体市值与GDP比率VS10年期美债收益率。如果每年年底做一次美债与美股的调仓，那么会是1950~1980年持美股，1981年持美债，1982~1995年持美股，1996~2002年持美债，2003~2004年持美股，2005~2008年持美债，2009~2012年持美股，2013年起持美债。

3、如何构建简单实用的量化择时策略

所谓量化择时，简单来讲就是利用某种数量化的方法判断市场走势。如果判断是上涨，则买入持有；如果判断是下跌，则卖出清仓；如果判断是震荡，则进行高抛低吸。这个问题显然没那么简单。大盘明天是涨还是跌？下周是涨还是跌？下个月是涨还是跌？明年是涨还是跌？如果有谁能像章鱼帝那样准确预测，那一定富甲天下了！

像这样的难题，有什么比较好的解决方案呢？大数据择时？机器学习？人工智能？这些乍听之下就感觉高大上的量化择时方法对于许多在短短半年内历经三次股灾险死还生的投资者而言，恐怕是既心向往之而又感无能为力吧！其实，正如我们前面的简单策略所展示的那样，只要我们不过于贪婪，即使没有这些高大上的方法，通过构建一个简单实用的量化择时系统，也可以在较长时期内跑赢市场，获取相对稳定的长期投资收益。

比较常用的量化择时方法，除了隐马尔科夫(HMM)、支持向量机(SVM)等基于机器学习(Machine Learning)理论的较复杂方法之外，还包括趋势择时、市场情绪择时、有效资金模型、赫斯特指数等诸多方法。我们前面所展示的正是基于移动均线的趋势择时策略。

4、如何理解量化选股和量化择时之间的关系

所谓量化投资，就是通过定量或统计的方法，不断地从历史数据中挖掘有效的规律并在投资行为中加以利用，甚至通过计算机程序自动执行下单的动作。也就是说，量化投资方法是靠“概率”取胜，其最鲜明的特征就是可定量化描述的模型、规律或策略。
对于股票市场，量化投资主要包括量化选股、量化择时、算法交易、股票组合配置、资金或仓位管理、风险控制等。我们这里重点聊一聊量化选股和择时策略，其中前者解决哪些股票值得关注或持有，后者解决何时买入或卖出这些股票，以期在可承受的风险程度下，获得尽可能多的收益。
第一阶段选股
选股的目标是从市场上所有可交易的股票中，筛选出适合自己投资风格的、具有一定安全边际的股票候选集合，通常称为“股票池”，并可根据自己的操作周期或市场行情变化，不定时地调整该股票池，作为下一阶段择时或调仓的基础。
量化选股的依据可以是基本面，也可以是技术面，或二者的结合。常用的量化选股模型举例如下
1多因子模型
多因子模型采用一系列的“因子”作为选股标准，满足这些因子的股票将作为候选放入股票池，否则将被移出股票池。这些因子可以是一些基本面指标，如 PB、PE、EPS 增长率等，也可以是一些技术面指标，如动量、换手率、波动率等，或者是其它指标，如预期收益增长、分析师一致预期变化、宏观经济变量等。多因子模型相对来说比较稳定，因为在不同市场条件下，总有一些因子会发生作用。
2板块轮动模型
板块轮动模型一种被称作风格轮动，它是根据市场风格特征进行投资，比如有时市场偏好中小盘股，有时偏好大盘股，如果在风格转换的初期介入，则可以获得较大的超额收益；另一种被称作行业轮动，即由于经济周期的原因，总有一些行业先启动行情，另有一些（比如处于产业链上下游的）行业会跟随。在经济周期过程中，依次对这些轮动的行业进行配置，比单纯的买入持有策略有更好的效果。
3一致性预期模型
一致性预期模型指市场上的投资者可能会对某些信息产生一致的看法，比如大多数分析师看好某一只股票，可能这个股票在未来一段时间会上涨；如果大多数分析师看空某一只股票，可能这个股票在未来一段时间会下跌。一致性预期策略就是利用大多数分析师的看法来进行股票的买入卖出操作。
与此类似的思路还有基于股吧、论坛、新闻媒体等对特定股票提及的舆情热度或偏正面/负面的消息等作为依据。还有一种思路是反向操作，回避羊群效应（物极必反），避免在市场狂热时落入主力资金出货的陷阱。
4资金流模型
资金流模型其基本思想是根据主力资金的流向来判断股票的涨跌，如果资金持续流入，则股票应该会上涨，如果资金持续流出，则股票应该下跌。所以可将资金流入流出情况编制成指标，利用该指标来预测未来一段时间内股票的涨跌情况，作为选股依据。
第二阶段择时
择时的目标是确定股票的具体买卖时机，其依据主要是技术面。取决于投资周期或风格（例如中长线、短线，或超短线），择时策略可以从比较粗略的对股票价位相对高低位置的判断，到依据更精确的技术指标或事件消息等作为信号来触发交易动作。
，择时动作的产生可以基于日K线（或周K线），也可以基于日内的小时或分钟级别K线，甚至tick级的分时图等。具体的量化择时策略可以分为如下几种
1趋势跟踪型
趋势跟踪型策略适用于单边上升或单边下降（如果可做空的话）的行情——当大盘或个股出现一定程度的上涨和一定程度的下跌，则认为价格走势会进一步上涨或下跌而做出相应操作（买入->持有->加仓->继续持有->卖出）。
2高抛低吸型
高抛低吸型高抛低吸型策略适用于震荡行情——当价格走势在一定范围的交易区间（箱形整理）或价格通道（平行上升或下降通道）的上下轨之间波动时，反复地在下轨附近买入，在上轨附近卖出，赚取波段差价利润（下轨买入->上轨卖出->下轨买入->上轨卖出->…）。
3横盘突破型
横盘突破型价格走势可能在一定区间范围内长时间震荡，总有一天或某一时刻走出该区间，或者向上突破价格上轨（如吸筹阶段结束开始拉升），或者向下突破价格下轨（如主力出货完毕，或向下一目标价位跌落以寻找有效支撑），此时行情走势变得明朗。
横盘突破型策略就是要抓住这一突破时机果断开多或开空，以期用最有利价位和最小风险入场，获得后续利润（空仓或持仓等待机会->突破上轨则买入或平空/突破下轨则卖出或做空）。
常见的趋势跟踪型策略有短时和长时移动均线交叉策略，均线多头排列和空头排列入场出场策略，MACD的DIFF和DEA线交叉策略等。如下图所示
常见的高抛低吸型策略一般通过震荡类技术指标，如KDJ、RSI、CCI等，来判断价格走势的超卖或超卖状态，或通过MACD红绿柱或量能指标与价格走势间的背离现象，来预测波动区间拐点的出现。如下图所示
常见的横盘突破策略包括布林带上下轨突破、高低价通道突破、Hans-123、四周法则等。如下图所示
必须要强调的是，趋势跟踪型策略和高抛低吸型策略适用于完全不同的市场行情阶段——如果在单边趋势中做高抛低吸，或是在震荡行情中做趋势跟踪，则可能会造成很大亏损。，对这二者的使用，最关键的是，第一要尽量准确地判断当前行情类型，第二是要时刻做好止损保护（和及时止盈）。
一下
在疯牛秘籍和疯牛形态系列产品中，提供了大量对股市规律的揭示、以及基于这些规律制定的量化策略，例如基于各类公告事件、资金动向、技术指标等制定的策略和规律，以及次日机会、底部形态反转等对应的交易时机。
这些实时动态的策略可为投资者的选股和择时操作提供高效的、有价值的参考。

5、择时比选股重要？来看看究竟怎么择时

看一看

6、如何评价择时策略，择时能力

所谓量化择时，简单来讲就是利用某种数量化的方法判断市场走势。如果判断是上涨，则买入持有；如果判断是下跌，则卖出清仓；如果判断是震荡，则进行高抛低吸。这个问题显然没那么简单。大盘明天是涨还是跌？下周是涨还是跌？下个月是涨还是跌？明年是涨还是跌？如果有谁能像章鱼帝那样准确预测，那一定富甲天下了！
像这样的难题，有什么比较好的解决方案呢？大数据择时？机器学习？人工智能？这些乍听之下就感觉高大上的量化择时方法对于许多在短短半年内历经三次股灾险死还生的者而言，恐怕是既心向往之而又感无能为力吧！其实，正如我们前面的简单策略所展示的那样，只要我们不过于贪婪，即使没有这些高大上的方法，通过构建一个简单实用的量化择时系统，也可以在较长时期内跑赢市场，获取相对稳定的长期收益。
比较常用的量化择时方法，除了隐马尔科夫(HMM)、支持向量机(SVM)等基于机器学习(Machine Learning)理论的较复杂方法之外，还包括趋势择时、市场情绪择时、有效资金模型、赫斯特指数等诸多方法。我们前面所展示的正是基于移动均线的趋势择时策略。

7、基金经理的择时能力与选股能力，哪个更重要

选股能力更重要。
因为选股能力是可以达到的，而择时是不靠谱的。
应该说这两个能力一个人的能力，一个是神的能力。
作为人，还是努力研究人的能力比较好。