基于MATLAB的智能量化选股系统（SmartQuant Stock Selection System）发布

资 源 简 介

本MATLAB系统利用量化分析和智能算法，快速筛选A股市场近2000只股票，实现多因子选股、趋势分析和收益预测，为投资者提供优化的投资组合建议。

详 情 说 明

MATLAB智能量化选股系统 (SmartQuant Stock Selection System)

项目介绍

本系统基于MATLAB平台开发，通过量化分析方法和智能算法，帮助投资者从A股市场近2000只股票中筛选具有投资价值的标的。系统能够实现多因子选股、趋势分析、风险评级及收益预测等功能，最终输出优化后的股票投资组合建议。用户可根据自身投资偏好（如风险承受能力、投资周期等）自定义筛选条件，系统将自动生成个性化选股方案。

功能特性

• 多因子量化模型：基于价值、成长、动量等因子对股票进行加权评分
• 智能评级分类：采用机器学习算法（SVM、随机森林等）对股票进行评级分类
• 投资组合优化：运用马科维茨模型或Black-Litterman模型优化资产配置
• 个性化定制：支持用户根据风险偏好、持仓周期、行业偏好等参数自定义筛选条件
• 全面回测分析：提供策略历史收益曲线、夏普比率、最大回撤等关键指标评估

使用方法

1. 数据准备：确保已准备好以下输入数据：

- 股票历史数据（日线/周线行情，包括开盘价、收盘价、成交量等） - 基本面数据（PE、PB、ROE、净利润增长率等财务指标） - 市场宏观数据（如无风险利率、市场指数波动率等） - 用户自定义参数（风险偏好、持仓周期、行业偏好等）

1. 系统运行：执行主程序文件，系统将自动进行数据预处理、因子分析、模型计算和结果输出

1. 结果获取：系统将生成以下输出内容：

- 优选股票列表（包含股票代码、名称及综合评分） - 股票评级报告（分类为"强烈推荐"、"推荐"、"中性"、"谨慎"等） - 投资组合权重建议（各支股票的配置比例） - 回测分析图表（策略历史收益曲线、夏普比率、最大回撤等指标）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必要的工具箱：统计和机器学习工具箱、金融工具箱等
• 足够的内存容量（建议8GB以上）以处理大规模股票数据
• 稳定的网络连接用于数据更新

文件说明

主程序文件整合了系统的核心功能，包括数据读取与预处理模块、多因子评分计算引擎、机器学习分类模型、投资组合优化算法以及结果可视化组件。该文件通过协调各功能模块的工作流程，实现了从原始数据输入到最终投资建议输出的完整分析 pipeline，为用户提供一站式的智能选股解决方案。