在一部分技术派交易人的认知里，基本面数据也许是可有可无的，我在交易中更多也是运用技术分析，但不得不承认基本面选股有着更为清晰的赚钱逻辑，这篇文章我们就结合普遍认知下对基本面数据的理解，来做一个比较容易讲清楚的交易策略，具体咱们来看看基本面到底能不能创造一定价值。
废话少说，直接上图。
图1
图1为该策略过去10年历史回测的情况，具体如下：
开始时间：2013-06-21
结束时间：2023-06-21
手续费：0.01%（双向）
滑点：0.01%
初始资金：100 000
累计收益率：1008.02%（复利）
基准收益率：66.74%（沪深300）
年化收益率：100.72%（平均）
最大回撤：49.06%
卡玛比：2.05
夏普比：0.68
开仓次数：405
胜率：56.20%
可以看到，过去10年回测跑出10倍的盈利，要远远超过比较基准（沪深300），且净值曲线一路稳稳向上，期间也没有跌破净值。但美中不足就是最大回撤比较高，文章后面我们进一步来说这个问题。
那么过去这10年，你的收益有多少呢？如果十年前你手里拿着这十万块闲置资金在炒股，到今天发展成什么样了呢？我相信，很多人的净值曲线，包括我自己，都没有上面这张图漂亮。
接下来我们就上述交易策略展开来说，这是怎样一个交易思路，这个收益又是怎么赚到的，对于我们未来的十年，它能带给我们哪些启示。
还是我一贯风格，把一个有点头疼的问题尽量想简单些，说人话一些，把大象装冰箱都要三步，我们这个策略两步就行。
1、选股
在一个时间截面上，根据市净率、市值、总资产增长率、营业收入增长率、总利润增长率、净利润增长率六个指标构建的选股模型，选出N只股票。
2、换仓
每月首个交易日选股，换仓，9点30分开始交易，先卖出不计划持仓的股票，再买进计划持仓股票，根据所选出的N只股票等权构建投资组合。
这里要重点展开我们的选股模型，根据上述指标分别构建6个选股因子，其中总资产增长率、营业收入增长率、总利润增长率、净利润增长率四个指标一般情况下我们认为它越高意味着公司有更高的成长性，所以对应的四个选股因子为正向因子，我们期望它的值越大越高；市净率描述了估值，市值通常情况我们也认为相对较小会具有更大的上涨炒作空间，因此后两个指标对应的选股因子设置为负向因子，我们期望它的值越小越好。
上述六个因子，我们分别赋予其六个不同的权重，在一个时间横截面上对所有股票进行评价，再根据各自权重得到每只股票综合得分，从而选出评分最高的N只股票。
根据上面的描述，我们这个策略中涉及到几个参数，首先是模型选股多少只，这也意味着我们最终持仓组合的股票数。
另一参数就是六个选股因子分别对应的权重，最初时候我们对结果是一无所知的，所以将其等权重分配，在后面的回测过程中我们再根据模型不同的表现对参数进行优化，最终得到一个理想的效果。
图2
图2是该策略最初的模样，也就是各因子权重相等，且最大持仓10只股票跑出来的结果，回测时间从2013年6月到2023年6月，十年复利收益671.87%，平均年华收益再67.13%，具体数据不一一赘述，全在图上。
然后我们简单优化了参数，这里全部是人工修改参数，很笨也很浪费时间的方法，每跑一次回测都要花掉一两个小时的时间，但最终结果还是有明显提升。
图3
最后我们得到文章开头图1的效果，当然这一定不是它的终点，这件事情上，仍旧还有很大提升空间。
接下来我们说回撤这个问题，我试着将投资组合放大，但是并没有明显降低回撤，于是我们试着从其他方向找找办法，我截了两张图如下：
图4
图5
图4-5中可以看到，该策略在过去10年回测中，发生大幅回撤的时间点大致有3处，2015年的6月、2018年2月和2021年的12月，我标记了大盘同时间A股大盘的走势，可以看出，在这三个时点上，大盘均发生了明显的大幅回落。
也就是说，我们终归是打不过大趋势的，那如果我们增加一个对大行情的把控，在不同时期对仓位进行一个管理，比如大盘处于相对高位时，或者我们认为拥有较大回落可能的时候，将仓位降低，反之增加仓位，我想这会是一个很棒的思路。
还有一点要强调一下，以我目前的经验来说，回测的收益跟实盘收益还是有一些差距的，最明显的就是滑点，因为我目前实盘的策略是每日换仓，有些股票持仓时间甚至会长达半个月，本文描述的策略是一个月换仓一次，那么滑点对于我们这一类策略并非是致命的，但在实盘中可以明显感觉得到，他也许对收益会有一点影响。
当然了能赚钱的策略还有很多，如果对这个思路感兴趣的咱们继续往下，不感兴趣就到此为止吧！
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