前面那个贴由于回复查询的表格比较多，所以以后的选出股干脆就移到在这里公布，也请大家不要在这里进行查询，以方便浏览和记录。下面我将把该系统自03年3季度到10年3季度的全部选出股及其回报测试情况公布，同时亦欢迎大家用不同的方式进行测试以寻找更优的操作策略。
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| 自上次完成批处理后，再经过了多次的调整和取舍，进一步完善了自识别语句的逻辑，目前已基本能做到对强周期的识别与剔除，但对有些项目型公司仍然无法做到识别，因此在选出股中若出现如地产类的项目型企业则仍需区别对待，当然在统计的时候我们亦忠实地依据所有选出情况进行测试，以尽可能减少人为痕迹。
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| 在这个系统中，除了上贴提到的9类自识别语句选择基准模板外，我再通过财务数据上体现出的企业资源投放倾向性与量值水平来区分外向和内向型两种，以此作为不适合数据研究的强周期类的判断与剔除，因为一般来说，周期性公司大部分表现为依附于外界环境，非周期性公司则更多的会融合与改变外部环境，这样就在企业资源的配置与投放上会体现出比较明显的方向性，其实我们知道，在经济生活中的任何企业都会受到周期的影响，只是各阶段有相对不同的体现而已，但个体的努力可以使其不完全等同于整体，因此我认为从其与外界的相互作用情况下手会比其他方法更贴近实战。当然，这只是一个大概率的倾向，并非绝对，也因此会有一些错判和错杀，但考虑到这个工作不是为了追求真理而是辅助实用，所以我也就乐于接受这样的代价。对于系统判断为强周期的企业，无论其数据有多么优良，系统都会自动将其降级，以保证不出现在选出股名单，而对于有些系统无法判别的企业，则会在评级中加入“待定”字样，提醒使用者谨慎确认，另外，对一些数据不错，但在关键数据上有瑕疵可能的，系统也会用“待定”提醒，还有一种就是数据虽不达标，但在某些地方的改善有可能可以在未来提升整体数据的，系统亦给出了“优-待定”的评级，不过这一项大部分可以忽略来看，除非是你确信自己对这个行业有深刻的认识方可。
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| 前个帖子里曾经说过，某些地方我没有遵循标准的计算格式，在新的系统中我亦扩大了非标准的覆盖面，指标计算中加入了“调整”“还原”等字样的就是我根据自己的理解进行的计算改变，另外在基准比较等方面我亦采用了比较多的创造，所以有些地方会与表观理解有所冲突，这里说明一下以免大家的疑虑指摘。另外，上个帖子里谈到的对大盘打分的计划取消，因为从测试结果与大盘表现来看，实战效果非常不好，不具备任何指导性，故而放弃这方面的努力。另外需要强调的是，该系统只负责选出，并非操作系统，低等级只表明当季数据未达到选出要求、不代表卖出的建议，事实上许多好股亦经常有较低评级，操作时还需甄别对待。
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| 在这个测试中，我将03年3季度以后除年报外的每一个季度选出股进行平均买入，在下个季度选出时亦调仓进行平均配置，从选入就长期持有或者引入衰减因子或者假定多个持有时间进行回报测试比较，发现一年中不同季度的信号所适合持有的时间是不同的，并且不同的评级所适合的持有时间亦不相同，这反应出市场对预期的培养与延展呈现不同的时间特征，且导致不同评级产生的逻辑在市场中的演化亦呈现出不太一样的规律，但就总体上来说，持有2个季度的回报最高，长期持有的回报则最低，而季报效果则以3季报为佳、然后是中报、再是一季报，回报率上呈现递减特征，这个原由我还没有太想明白，因为照我过去的认识来说，一直以为1季度报告效果最好，但这显然与测试结果相冲突。所幸的是，无论我们用任何的持有策略都可以做到大幅度跑赢大盘，这说明了数据选股的确是一条可以探询的道路。另外，由于该系统是以各季度的收盘价作为买卖价格，考虑到大部分股票选出时与对应的季度收盘价不一致，我们亦做了个剔除选出季度、只持有第2季度的收益率测试，也就是只以季报披露的那个季度最后一天收盘价作为买入价格计算，比如3季度持有1季报选出股，4季度持有2季报选出股，1季度持有去年3季报选出股，2季度空仓，如此极端假设下的收益率虽然比持有最近季报股满两个季度的收益率少了非常多，但仍然可以达到相对满意的绝对收益水平，所以我们可以说，该系统能够通过理论和实战的检验。不过，我们也可以看到，08年我们所有的选出信号都出现较大的亏损，甚至部分接近了大盘跌幅，这说明该系统不具备整体风险的规避能力，这确实是比较令人遗憾的。
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| 下面贴各种情况下的回报收益测试：（因03年之前的季度数据不全，所以测试只能从03年3季度开始，收益率情况以到次年的3季度为一个年度，并非以自然年为单位）
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| 1、03年Q3至10Q3，以报表数据对应的季度收盘价买入，持有2个季后以季收盘价卖出并换入另一个选出系列。（总涨幅的巨大与06、07年大牛市的回报是分不开的，这是特殊的历史时代造成的，在此基础上计算出的复利回报应该不具备持续性和常态性。）
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| 2、剔除数据披露季度，以之后的季度收盘价买入，持有一个季度以下一季收盘价卖出并换入另一个选出系列。这里我们可以看出强买和优 买入两个评级剔除当季回报后下降幅度最为明显，并且06、07年下降幅度最为惊人，这亦说明市场对基本素质较好的票提前反应的幅度相对其他评级更大，且牛市之中的数据分析效果相对平时要差很多。另外，虽然实际收盘价与季报披露日平均只差不到1月，但考虑到价格与股本信息的匹配，只能采取后移3个月的下一季度收盘价作为买入衡量依据，这可能也是回报效果下降的主要原因
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| 3、不同季度下各评级持有期数当季收益率（03Q3至10Q3）。
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一季报不重要。。。。。基本所有公司都是这样子的 人为因素太多~
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茅台03兄：伟星新材的评级很接近AA+，如果不是最近持续上涨的话，和他同一评级的还有齐翔腾达、海康威视、徐工机械。我对伟星新材没有太多的了解，简单看了些资料，是很普通的制造企业。总结行业基础数据应该还是用处的，比如对于伟星新材，因为没有沈阳金德、日丰、武汉金牛等的数据，在判断上就务虚很多（说着虚、数据虚、心里虚，而酒业、汽车业、家纺业就不一样）。总的来说，这是一个优秀管理可以生存的不错的行业。未来行业升级、整合空间巨大，伟星有机会成为赢家之一。中短期看大量的投资会产生巨量的产能冲动，投入产出效率还不错；中长期来看，行业顶峰到来是必然的，归于平淡。
卧牛兄好，能总结出各行业基础数据当然好，就是太花时间了，而且对自己的投资还没有太直接的用处，等无聊的时候搞下看看能归纳出什么不。你说的紫鑫药业，其实我的数据系统也是选出过的，虽然加了待定字样，但并不是你说的规避，而是因为我正贴中提到的几个原因，具体是什么导致的还需要有针对地去找，但肯定不是辨别出了造假的原因，否则那也太神奇了。我想我们做量化处理的时候也不能太追求完美，错误本身就是系统不可分割的一部分，只能靠我们后期的谨慎来弥补了。另外我们的机选结果还是有比较多的重叠哈，就不晓得伟星新材在你那里是个什么评级。
kenrich兄好，这不是我们关注的品种，上面仅是数据评价。
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你们都觉得海螺水泥好？
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非常感谢茅台03兄的分享。
我的选出:
AAA AA+
江铃B 兴业银行
神州泰岳 金岭矿业
包钢稀土 小天鹅B
上海汽车 罗莱家纺
泸州老窖 苏宁电器
山西汾酒 法拉电子
洋河股份 康恩贝
五粮液 益佰制药
巨化股份 中联重科
招商银行 民生银行
伊泰B 南玻B
海螺水泥 广汇股份
三一重工
贵州茅台
潍柴动力
鲁泰B
张裕B
丽珠B
中集B
我原本是以年报为主，季报做调整的。今年受到茅台03兄的启发，开始以季报做为量化选股基础，中长期因素调整。遇到的一个问题是业绩发生较快变化的企业（比如紫鑫药业)的批处理。像这种财务表现（演）优秀的企业在量化处理时，难以剔除。只能在定性分析时判断。因为看到茅台03兄系统中在1季很好的规避了紫鑫药业，所以关于这一点想听听茅台03兄的看法。
行业比对是非常有用的数据。如果能从中归纳出行业性基础数据就更好了。
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感谢茅台兄的答复，学!!
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楼上的兄弟，另外一个帖子已经提过，金融股已经被剔除了。http://www.taoguba.com.cn/Article/408209/1
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茅台兄，所有银行股好像都不在评级中？
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感谢茅台兄辛勤劳动！
乖乖牛兄好，这个系统会对非经常项目进行判断，看是否是生意模式中的一部分，否则会扣除其影响，一般来说，大部分的非经常影响都是被去除了的，所以有的项目带有调整字样，当然不会完全理想，但基本反应了主要业务及利润的判断。
Tonygaga 兄好，这个问题我之前就回答过，就再说一次。预估只是简单线形的推算，仅作参考，各类企业特点完全不同，难以用批处理程序做到针对性预估，只能简单处理，所以在看的时候要自己分别，程序只起到减轻工作量的作用，不能完全取代人脑。另外，这个程序里预估项考虑的不是很多，盈利预测也从来不是模型的灵魂，你可以看到许多预估赢利高的并没有得到选出，其实在模型判断中，我是尽可能从生意的角度出发来比对，预估项会有影响和触发，但不是决定性的。
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茅台03
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