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FF三因子模型在A股市场的检验
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\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在量化选股策略中。多因子策略作为一个主要武器，被各种公募基金和私募基金长期使用。在此我们为不熟悉多因子的各位朋友梳理一下不同风格的因子，以及他们的有效性。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E 股价是由资金推动的（上涨为正向推动，下跌为反向推动）。但是影响资金进入和推出的因子确实千千万万，有基本面的，有消息面的，有人看国家政策，有人看分析师预测，有人听朋友介绍，有人跟风大V等等不一二足。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E下面我将从\u003Cstrong\u003E9大类33个因子\u003C\u002Fstrong\u003E来给各位逐一分析。首先给出在长时间来看表现优秀的因子。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E1、规模因子，小市值效应。\u003C\u002Fstrong\u003E（\u003Cstrong\u003E推荐指数5颗星\u003C\u002Fstrong\u003E）。在国内外不管是成熟市场还是我国的不成熟市场，小市值效应一直存在。并且小市值的逻辑也很清晰，市值越小被操纵的可能性就越来大，推动的估价上涨的资金需求就越小。试用注意事项（震荡市或牛市表现优秀，下跌市跌幅大幅快于大盘---牛市买小股，熊市进蓝筹）\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cstrong\u003E2、动量反转因子\u003C\u002Fstrong\u003E。\u003Cstrong\u003E（推荐指数5颗星）\u003C\u002Fstrong\u003E前一个月的涨跌幅度的反转效应明显。长得多了当然要跌，跌得多了当然要涨，均值回归远离。这个其实和我们所说的补跌补涨类似，从长期来看如果牛市来了，大家都会涨，只不过有的先涨，有的后涨；熊市来了大家一块跌（贪婪与恐惧的典型表现）\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cstrong\u003E3 、交投因子，即换手率因子。（推荐指数4颗星）\u003C\u002Fstrong\u003E（我们选取一个月日均换手率）。换手率高的后面表现的貌似都不佳（但经过测算新股和次新股貌似并不适用）。逻辑依然很清晰，长期换手率高，总让人觉得有点出货的嫌疑，不是么？\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cstrong\u003E4、\u003C\u002Fstrong\u003E\u003Cstrong\u003E预测因子。（推荐指数5颗星）\u003C\u002Fstrong\u003E预测当年主营业务收入增长率（平均值）。预测收入增长但是是利好了，预测收入增长越高，利好越高。不是么，逻辑依然清晰。这个因子在万德等软件上有统计，各位可能不太容易获得。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E**************下面是完全的因子策略分析结果注意为长文************\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E#因子包括9类，规模因子，估值因子，成长因子，盈利因子，动量反转因子，交投因子，波动率因子，分析师预测因子。\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E1.\u003Cstrong\u003E规模类因子。\u003C\u002Fstrong\u003E包括：总市值，流通市值，自由流通市值\u003Cbr\u003E2.\u003Cstrong\u003E估值类因子。\u003C\u002Fstrong\u003E包括：市盈率（TTM），市净率，市销率，市现率，企业价值倍数\u003Cbr\u003E3.\u003Cstrong\u003E成长类因子\u003C\u002Fstrong\u003E。营业收入同比增长率、营业利润同比增长率，归属于母公司的近利润同比增长率、经营活动产生的现金流金额同比增长率\u003Cbr\u003E4.\u003Cstrong\u003E盈利类因子\u003C\u002Fstrong\u003E。净资产收益率ROE、总资产报酬率ROA、销售毛利率、销售净利率\u003Cbr\u003E5.\u003Cstrong\u003E动量反转因子\u003C\u002Fstrong\u003E。前一个月涨跌幅，前2个月涨跌幅、前3个月涨跌幅、前6个月涨跌幅\u003Cbr\u003E6.\u003Cstrong\u003E交投因子\u003C\u002Fstrong\u003E。前一个月日均换手率\u003Cbr\u003E\u003Cstrong\u003E7.波动因子\u003C\u002Fstrong\u003E。前一个月的波动率，前一个月的振幅\u003Cbr\u003E\u003Cstrong\u003E8.股东因子\u003C\u002Fstrong\u003E。户均持股比例、、户均持股比例变化、机构持股比例变化、\u003Cbr\u003E\u003Cstrong\u003E9.分析师\u003C\u002Fstrong\u003E。预测当年净利润增长率、主营业务收入增长率、最近一个月预测净利润上调幅度、最近一个月越策主营业务收入上调幅度，最近一个月上调评级占比\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E以下为\u003Cstrong\u003E模型的设定前提\u003C\u002Fstrong\u003E：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E1、\u003Cstrong\u003E\u003Cem\u003E研究范围为中证800指数成份股，时间跨度为6年；\u003C\u002Fem\u003E\u003C\u002Fstrong\u003E\u003Cbr\u003E2、\u003Cem\u003E\u003Cstrong\u003E组合调整周期为月，每月最后一个交易日收盘后构建下一期的组合\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fem\u003E；\u003Cbr\u003E3、\u003Cem\u003E\u003Cstrong\u003E我们按各指标排序把800只成份股分成：1-50、1-100、101-200、201-300、301-400、401-500、501-600、601-700、701-800、751-800等10个组合；\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fem\u003E4、\u003Cem\u003E\u003Cstrong\u003E组合构建时股票的买入卖出价格为组合调整日收盘价\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fem\u003E；\u003Cbr\u003E5、\u003Cstrong\u003E\u003Cem\u003E组合构建时为等权重\u003C\u002Fem\u003E\u003C\u002Fstrong\u003E；\u003Cbr\u003E6、\u003Cem\u003E\u003Cstrong\u003E在持有期内，若某只成份股被调出中证800指数，不对组合进行调整\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fem\u003E；\u003Cbr\u003E7、\u003Cem\u003E\u003Cstrong\u003E组合构建时，买卖冲击成本均为0.1%、买卖佣金均为0.1%，印花税为0.1%\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fem\u003E；\u003Cbr\u003E8、\u003Cem\u003E\u003Cstrong\u003E组合A相对组合B的表现定义为：组合A的净值\u002F组合B的净值的走势\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fem\u003E；\u003Cbr\u003E9、\u003Cem\u003E\u003Cstrong\u003E由于各因子的量纲不一样，我们对各因子进行正态标准化处理，公式为：（因子值—因子均值）\u002F因子标准差\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fem\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cstrong\u003E一
、多因子组合在相应时间内的表现情况\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E
我们选取规模因子（总市值）、估值因子（市盈率TTM）、成长因子（营业利润同比增长率）、盈利因子（净资产收益率）、动量反转因子（前1个月涨跌幅）、交投因子（前1个月日均换手率）、波动因子（前1个月波动率）、股东因子（户均持股比例变化、机构持股变化）、分析师预测因子（最近1个月净利润上调幅度）等10个因子构造等权重多因子策略。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cstrong\u003E结果指标名字：\u003C\u002Fstrong\u003E\u003Cbr\u003E综合得分由高到低排序\u003Cbr\u003E总体收益\u003Cbr\u003E年化收益率\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数\u003Cbr\u003E跑赢概率\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E沪深300指数\u003Cbr\u003E200.16%\u003Cbr\u003E18.69%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cstrong\u003E综合得分由高到低排序\u003C\u002Fstrong\u003E：1-20名\u003Cbr\u003E总体收益：1517.29%\u003Cbr\u003E年化收益率：54.34%\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数：53\u003Cbr\u003E跑赢概率：68.83%\u003Cbr\u003E（以下类似）\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E1-50名\u003Cbr\u003E1059.72%\u003Cbr\u003E46.54%\u003Cbr\u003E55\u003Cbr\u003E71.43%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-100名\u003Cbr\u003E839.16%\u003Cbr\u003E41.80%\u003Cbr\u003E53\u003Cbr\u003E68.83%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E101-200名\u003Cbr\u003E578.69%\u003Cbr\u003E34.79%\u003Cbr\u003E52\u003Cbr\u003E67.53%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E201-300名\u003Cbr\u003E357.31%\u003Cbr\u003E26.75%\u003Cbr\u003E42\u003Cbr\u003E54.55%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E301-400名\u003Cbr\u003E327.60%\u003Cbr\u003E25.43%\u003Cbr\u003E44\u003Cbr\u003E57.14%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E401-500名\u003Cbr\u003E298.30%\u003Cbr\u003E24.05%\u003Cbr\u003E42\u003Cbr\u003E54.55%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E501-600名\u003Cbr\u003E176.31%\u003Cbr\u003E17.17%\u003Cbr\u003E45\u003Cbr\u003E58.44%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E601-700名\u003Cbr\u003E117.01%\u003Cbr\u003E12.84%\u003Cbr\u003E41\u003Cbr\u003E53.25%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E701-800名\u003Cbr\u003E36.03%\u003Cbr\u003E4.91%\u003Cbr\u003E39\u003Cbr\u003E50.65%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E751-800名\u003Cbr\u003E22.26%\u003Cbr\u003E3.18%\u003Cbr\u003E39\u003Cbr\u003E50.65%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cstrong\u003E由上面的运算结果可知，组合大幅度跑赢上证指数。月度胜率近70%\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cstrong\u003E二、拆分各单独因子表现情况\u003C\u002Fstrong\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cstrong\u003E1.规模因子\u003C\u002Fstrong\u003E\u003Cbr\u003E通过对给定时间内（时间为为6年）市场的分析，不管是从总市值、还是流通市值和自由流通市值看，A股市场存在较为显著的小盘股效应。市值较小股票构造的组合整体上大幅超越沪深300指数，也大大优于总市值较大股票构造的组合。\u003Cbr\u003E规模因子（总市值、流通市值、自由流通市值）是影响股票收益的重要因子，其中总市值因子最为显著。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E---------------------\u003Cstrong\u003E总市值从小到大排序处于各区间的组合表现\u003C\u002Fstrong\u003E------------------------\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cstrong\u003E结果指标名字：\u003C\u002Fstrong\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E总市值从小到大排序\u003Cbr\u003E总收益\u003Cbr\u003E年化收益率\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数\u003Cbr\u003E跑赢概率\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E沪深300指数\u003Cbr\u003E200.16%\u003Cbr\u003E18.69%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cstrong\u003E总市值从小到大排序\u003C\u002Fstrong\u003E：1-50名\u003Cbr\u003E总收益：1021.10%\u003Cbr\u003E年化收益率：45.77%\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数：49\u003Cbr\u003E跑赢概率：63.64%\u003Cbr\u003E（以下类似）\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E1-100名\u003Cbr\u003E814.26%\u003Cbr\u003E41.20%\u003Cbr\u003E47\u003Cbr\u003E61.04%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E101-200名\u003Cbr\u003E473.13%\u003Cbr\u003E31.29%\u003Cbr\u003E47\u003Cbr\u003E61.04%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E201-300名\u003Cbr\u003E271.40%\u003Cbr\u003E22.70%\u003Cbr\u003E44\u003Cbr\u003E57.14%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E301-400名\u003Cbr\u003E246.74%\u003Cbr\u003E21.39%\u003Cbr\u003E41\u003Cbr\u003E53.25%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E401-500名\u003Cbr\u003E247.91%\u003Cbr\u003E21.46%\u003Cbr\u003E42\u003Cbr\u003E54.55%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E501-600名\u003Cbr\u003E169.65%\u003Cbr\u003E16.73%\u003Cbr\u003E40\u003Cbr\u003E51.95%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E601-700名\u003Cbr\u003E222.65%\u003Cbr\u003E20.04%\u003Cbr\u003E46\u003Cbr\u003E59.74%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E701-800名\u003Cbr\u003E87.76%\u003Cbr\u003E10.32%\u003Cbr\u003E31\u003Cbr\u003E40.26%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E751-800名\u003Cbr\u003E68.73%\u003Cbr\u003E8.50%\u003Cbr\u003E29\u003Cbr\u003E37.66%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E-----------------------\u003Cstrong\u003E流通市值从小到大排序处于各区间的组合表现\u003C\u002Fstrong\u003E-----------------\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E流通市值从小到大排序\u003Cbr\u003E总收益\u003Cbr\u003E年化收益率\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数\u003Cbr\u003E跑赢概率\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E沪深300指数\u003Cbr\u003E200.16%\u003Cbr\u003E18.69%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E流通市值从小到大排序：1-50名\u003Cbr\u003E总收益：597.27%\u003Cbr\u003E年化收益率：35.36%\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数：47\u003Cbr\u003E跑赢概率：61.04%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-100名\u003Cbr\u003E695.00%\u003Cbr\u003E38.16%\u003Cbr\u003E47\u003Cbr\u003E61.04%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E101-200名\u003Cbr\u003E413.27%\u003Cbr\u003E29.05%\u003Cbr\u003E49\u003Cbr\u003E63.64%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E201-300名\u003Cbr\u003E344.26%\u003Cbr\u003E26.18%\u003Cbr\u003E42\u003Cbr\u003E54.55%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E301-400名\u003Cbr\u003E278.08%\u003Cbr\u003E23.04%\u003Cbr\u003E45\u003Cbr\u003E58.44%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E401-500名\u003Cbr\u003E226.14%\u003Cbr\u003E20.24%\u003Cbr\u003E41\u003Cbr\u003E53.25%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E501-600名\u003Cbr\u003E191.69%\u003Cbr\u003E18.16%\u003Cbr\u003E43\u003Cbr\u003E55.84%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E601-700名\u003Cbr\u003E171.19%\u003Cbr\u003E16.83%\u003Cbr\u003E42\u003Cbr\u003E54.55%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E701-800名\u003Cbr\u003E121.43%\u003Cbr\u003E13.20%\u003Cbr\u003E36\u003Cbr\u003E46.75%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E751-800名\u003Cbr\u003E74.89%\u003Cbr\u003E9.11%\u003Cbr\u003E33\u003Cbr\u003E42.86%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E-----------------------\u003Cstrong\u003E自由流通市值从小到大排序处于各区间的组合表现\u003C\u002Fstrong\u003E-----------------\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E自由流通市值从小到大排序\u003Cbr\u003E总收益\u003Cbr\u003E年化收益率\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数\u003Cbr\u003E跑赢概率\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E沪深300指数\u003Cbr\u003E200.16%\u003Cbr\u003E18.69%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E自由流通市值从小到大排序：1-50名\u003Cbr\u003E总收益：664.90%\u003Cbr\u003E年化收益率：37.33%\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数：46\u003Cbr\u003E跑赢概率：59.74%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-100名\u003Cbr\u003E688.01%\u003Cbr\u003E37.97%\u003Cbr\u003E46\u003Cbr\u003E59.74%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E101-200名\u003Cbr\u003E493.93%\u003Cbr\u003E32.02%\u003Cbr\u003E48\u003Cbr\u003E62.34%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E201-300名\u003Cbr\u003E335.64%\u003Cbr\u003E25.79%\u003Cbr\u003E45\u003Cbr\u003E58.44%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E301-400名\u003Cbr\u003E266.92%\u003Cbr\u003E22.47%\u003Cbr\u003E41\u003Cbr\u003E53.25%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E401-500名\u003Cbr\u003E199.85%\u003Cbr\u003E18.67%\u003Cbr\u003E43\u003Cbr\u003E55.84%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E501-600名\u003Cbr\u003E180.32%\u003Cbr\u003E17.43%\u003Cbr\u003E39\u003Cbr\u003E50.65%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E601-700名\u003Cbr\u003E181.40%\u003Cbr\u003E17.51%\u003Cbr\u003E42\u003Cbr\u003E54.55%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E701-800名\u003Cbr\u003E120.65%\u003Cbr\u003E13.13%\u003Cbr\u003E42\u003Cbr\u003E54.55%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E751-800名\u003Cbr\u003E87.51%\u003Cbr\u003E10.30%\u003Cbr\u003E32\u003Cbr\u003E41.56%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E
通过6年内市场的分析，整体上来说，从市盈率、市净率、市销率、市现率、企业价值倍数等估值指标看，估值较低的股票组合表现较好。\u003Cstrong\u003E估值较低股票构造的组合整体上超越沪深300指数，也优于估值较高股票构造的组合\u003C\u002Fstrong\u003E。\u003Cbr\u003E\u003Cstrong\u003E估值因子（市盈率、市净率、市销率、市现率、企业价值倍数）是影响股票收益的重要因子\u003C\u002Fstrong\u003E，其中市盈率（PE,TTM）因子最为显著，其次是市现率（PCF,TTM）。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E---------------\u003Cstrong\u003E市盈率（TTM）从低到高排序处于各区间的组合表现\u003C\u002Fstrong\u003E----------------------\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E市盈率从低到高排序\u003Cbr\u003E总收益\u003Cbr\u003E年化收益率\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数\u003Cbr\u003E跑赢概率\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E沪深300指数\u003Cbr\u003E200.16%\u003Cbr\u003E18.69%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E市盈率从低到高排序：1-50名\u003Cbr\u003E总收益：689.98%\u003Cbr\u003E年化收益率：38.02%\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数：53\u003Cbr\u003E跑赢概率：68.83%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-100名\u003Cbr\u003E594.14%\u003Cbr\u003E35.27%\u003Cbr\u003E54\u003Cbr\u003E70.13%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E101-200名\u003Cbr\u003E575.34%\u003Cbr\u003E34.69%\u003Cbr\u003E50\u003Cbr\u003E64.94%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E201-300名\u003Cbr\u003E357.59%\u003Cbr\u003E26.76%\u003Cbr\u003E46\u003Cbr\u003E59.74%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E301-400名\u003Cbr\u003E272.75%\u003Cbr\u003E22.77%\u003Cbr\u003E48\u003Cbr\u003E62.34%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E401-500名\u003Cbr\u003E227.39%\u003Cbr\u003E20.31%\u003Cbr\u003E43\u003Cbr\u003E55.84%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E501-600名\u003Cbr\u003E131.02%\u003Cbr\u003E13.95%\u003Cbr\u003E44\u003Cbr\u003E57.14%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E601-700名\u003Cbr\u003E116.82%\u003Cbr\u003E12.82%\u003Cbr\u003E44\u003Cbr\u003E57.14%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E701-800名\u003Cbr\u003E194.67%\u003Cbr\u003E18.35%\u003Cbr\u003E42\u003Cbr\u003E54.55%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E751-800名\u003Cbr\u003E203.78%\u003Cbr\u003E18.92%\u003Cbr\u003E44\u003Cbr\u003E57.14%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E-------------------------------\u003Cstrong\u003E市净率从低到高排序处于各区间的组合表现\u003C\u002Fstrong\u003E------------------\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E市净率从低到高排序\u003Cbr\u003E总收益\u003Cbr\u003E年化收益率\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数\u003Cbr\u003E跑赢概率\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E沪深300指数\u003Cbr\u003E200.16%\u003Cbr\u003E18.69%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E市净率从低到高排序：1-50名\u003Cbr\u003E总收益：452.54%\u003Cbr\u003E年化收益率：30.54%\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数：44\u003Cbr\u003E跑赢概率：57.14%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-100名\u003Cbr\u003E423.63%\u003Cbr\u003E29.45%\u003Cbr\u003E46\u003Cbr\u003E59.74%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E101-200名\u003Cbr\u003E356.67%\u003Cbr\u003E26.72%\u003Cbr\u003E45\u003Cbr\u003E58.44%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E201-300名\u003Cbr\u003E411.85%\u003Cbr\u003E28.99%\u003Cbr\u003E44\u003Cbr\u003E57.14%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E301-400名\u003Cbr\u003E355.17%\u003Cbr\u003E26.65%\u003Cbr\u003E48\u003Cbr\u003E62.34%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E401-500名\u003Cbr\u003E287.72%\u003Cbr\u003E23.53%\u003Cbr\u003E45\u003Cbr\u003E58.44%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E501-600名\u003Cbr\u003E197.51%\u003Cbr\u003E18.53%\u003Cbr\u003E46\u003Cbr\u003E59.74%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E601-700名\u003Cbr\u003E194.90%\u003Cbr\u003E18.37%\u003Cbr\u003E41\u003Cbr\u003E53.25%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E701-800名\u003Cbr\u003E118.40%\u003Cbr\u003E12.95%\u003Cbr\u003E40\u003Cbr\u003E51.95%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E751-800名\u003Cbr\u003E81.05%\u003Cbr\u003E9.70%\u003Cbr\u003E36\u003Cbr\u003E46.75%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cstrong\u003E（四）盈利因子\u003C\u002Fstrong\u003E\u003Cbr\u003E通过对时间内市场的分析，整体上来说，从净资产收益率、总资产报酬率和销售毛利率等盈利性指标看，盈利能力较强的股票组合表现较好。盈利能力较强股票构造的组合整体上超越沪深300指数，也优于盈利能力较弱股票构造的组合。但销售净利率较高股票构造的组合表现反而较差，落后于沪深300指数，也落后于销售净利率较低股票构造的组合。\u003Cbr\u003E盈利因子（净资产收益率、总资产报酬率、销售毛利率）对股票收益的影响不是特别显著，其中净资产收益率指标较为显著。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E-------------------\u003Cstrong\u003E净资产收益率由高到低排序处于各区间的组合表现\u003C\u002Fstrong\u003E---------------------\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E净资产收益率由高到低排序\u003Cbr\u003E总收益\u003Cbr\u003E年化收益率\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数\u003Cbr\u003E跑赢概率\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E沪深300指数\u003Cbr\u003E200.16%\u003Cbr\u003E18.69%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E净资产收益率由高到低排序：1-50名\u003Cbr\u003E总收益：380.91%\u003Cbr\u003E年化收益率：27.75%\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数：49\u003Cbr\u003E跑赢概率：63.64%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-100名\u003Cbr\u003E425.56%\u003Cbr\u003E29.53%\u003Cbr\u003E51\u003Cbr\u003E66.23%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E101-200名\u003Cbr\u003E287.98%\u003Cbr\u003E23.54%\u003Cbr\u003E51\u003Cbr\u003E66.23%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E201-300名\u003Cbr\u003E234.58%\u003Cbr\u003E20.72%\u003Cbr\u003E44\u003Cbr\u003E57.14%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E301-400名\u003Cbr\u003E245.22%\u003Cbr\u003E21.31%\u003Cbr\u003E45\u003Cbr\u003E58.44%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E401-500名\u003Cbr\u003E268.44%\u003Cbr\u003E22.55%\u003Cbr\u003E43\u003Cbr\u003E55.84%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E501-600名\u003Cbr\u003E244.50%\u003Cbr\u003E21.27%\u003Cbr\u003E44\u003Cbr\u003E57.14%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E601-700名\u003Cbr\u003E221.35%\u003Cbr\u003E19.96%\u003Cbr\u003E40\u003Cbr\u003E51.95%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E701-800名\u003Cbr\u003E310.68%\u003Cbr\u003E24.64%\u003Cbr\u003E47\u003Cbr\u003E61.04%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E751-800名\u003Cbr\u003E306.30%\u003Cbr\u003E24.43%\u003Cbr\u003E44\u003Cbr\u003E57.14%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cstrong\u003E（五）动量反转因子\u003C\u002Fstrong\u003E\u003Cbr\u003E通过对时间内市场的分析，整体上来说，A股市场上存在较为显著的反转效应，从前1个月涨跌幅、前两个月涨跌幅、前3个月涨跌幅、前6个月涨跌幅看，前期涨幅较小的股票组合表现较好，而前期涨幅较大的股票组合表现较差。前期涨幅较小的股票构造的组合整体上超越沪深300指数，也优于盈前期涨幅较大的股票构造的组合。\u003Cbr\u003E动量反转因子（前1个月涨跌幅、前两个月涨跌幅、前3个月涨跌幅、前6个月涨跌幅）是影响股票收益的重要因子，其中前1个月涨跌幅的反转效应较为显著。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E-------------------\u003Cstrong\u003E前1个月涨跌幅由高到低排序处于各区间的组合表现\u003C\u002Fstrong\u003E-------------------\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E前1个月涨跌幅由高到低排序\u003Cbr\u003E总收益\u003Cbr\u003E年化收益率\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数\u003Cbr\u003E跑赢概率\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E沪深300指数\u003Cbr\u003E200.16%\u003Cbr\u003E18.69%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E前1个月涨跌幅由高到低排序：1-50名\u003Cbr\u003E总收益：72.79%\u003Cbr\u003E年化收益率：8.90%\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数：39\u003Cbr\u003E跑赢概率：50.65%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-100名\u003Cbr\u003E85.75%\u003Cbr\u003E10.14%\u003Cbr\u003E39\u003Cbr\u003E50.65%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E101-200名\u003Cbr\u003E141.39%\u003Cbr\u003E14.73%\u003Cbr\u003E43\u003Cbr\u003E55.84%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E201-300名\u003Cbr\u003E234.34%\u003Cbr\u003E20.71%\u003Cbr\u003E45\u003Cbr\u003E58.44%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E301-400名\u003Cbr\u003E245.60%\u003Cbr\u003E21.33%\u003Cbr\u003E43\u003Cbr\u003E55.84%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E401-500名\u003Cbr\u003E332.90%\u003Cbr\u003E25.67%\u003Cbr\u003E42\u003Cbr\u003E54.55%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E501-600名\u003Cbr\u003E429.50%\u003Cbr\u003E29.68%\u003Cbr\u003E42\u003Cbr\u003E54.55%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E601-700名\u003Cbr\u003E492.98%\u003Cbr\u003E31.99%\u003Cbr\u003E42\u003Cbr\u003E54.55%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E701-800名\u003Cbr\u003E507.84%\u003Cbr\u003E32.50%\u003Cbr\u003E47\u003Cbr\u003E61.04%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E751-800名\u003Cbr\u003E368.46%\u003Cbr\u003E27.22%\u003Cbr\u003E47\u003Cbr\u003E61.04%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E-------------------\u003Cstrong\u003E前两个月涨跌幅由高到低排序处于各区间的组合表现\u003C\u002Fstrong\u003E------------------\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E前两个月涨跌幅由高到低排序\u003Cbr\u003E总收益\u003Cbr\u003E年化收益率\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数\u003Cbr\u003E跑赢概率\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E沪深300指数\u003Cbr\u003E200.16%\u003Cbr\u003E18.69%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E前两个月涨跌幅由高到低排序：1-50名\u003Cbr\u003E总收益：98.43%\u003Cbr\u003E年化收益率：11.28%\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数：36\u003Cbr\u003E跑赢概率：46.75%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-100名\u003Cbr\u003E91.58%\u003Cbr\u003E10.67%\u003Cbr\u003E39\u003Cbr\u003E50.65%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E101-200名\u003Cbr\u003E141.29%\u003Cbr\u003E14.72%\u003Cbr\u003E41\u003Cbr\u003E53.25%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E201-300名\u003Cbr\u003E224.48%\u003Cbr\u003E20.14%\u003Cbr\u003E45\u003Cbr\u003E58.44%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E301-400名\u003Cbr\u003E245.57%\u003Cbr\u003E21.33%\u003Cbr\u003E45\u003Cbr\u003E58.44%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E401-500名\u003Cbr\u003E383.03%\u003Cbr\u003E27.83%\u003Cbr\u003E42\u003Cbr\u003E54.55%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E501-600名\u003Cbr\u003E438.14%\u003Cbr\u003E30.00%\u003Cbr\u003E41\u003Cbr\u003E53.25%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E601-700名\u003Cbr\u003E439.38%\u003Cbr\u003E30.05%\u003Cbr\u003E43\u003Cbr\u003E55.84%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E701-800名\u003Cbr\u003E468.51%\u003Cbr\u003E31.12%\u003Cbr\u003E47\u003Cbr\u003E61.04%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E751-800名\u003Cbr\u003E454.89%\u003Cbr\u003E30.63%\u003Cbr\u003E47\u003Cbr\u003E61.04%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cstrong\u003E（六）交投因子\u003C\u002Fstrong\u003E\u003Cbr\u003E通过对时间内市场的分析，整体上来说，，从前1个月日均换手率看，前期交投较为清淡的股票组合表现较好，而前期交投活跃的股票组合表现较差。前期交投清淡的股票构造的组合整体上超越沪深300指数，也优于前期交投活跃的股票构造的组合。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E---------------\u003Cstrong\u003E前1个月日均换手率由高到低排序处于各区间的组合表现\u003C\u002Fstrong\u003E-----------------\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E前1个月日均换手率由高到低排序\u003Cbr\u003E总收益\u003Cbr\u003E年化收益率\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数\u003Cbr\u003E跑赢概率\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E沪深300指数\u003Cbr\u003E200.16%\u003Cbr\u003E18.69%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-50名\u003Cbr\u003E-17.61%\u003Cbr\u003E-2.98%\u003Cbr\u003E38\u003Cbr\u003E49.35%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-100名\u003Cbr\u003E23.42%\u003Cbr\u003E3.34%\u003Cbr\u003E39\u003Cbr\u003E50.65%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E101-200名\u003Cbr\u003E135.65%\u003Cbr\u003E14.30%\u003Cbr\u003E40\u003Cbr\u003E51.95%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E201-300名\u003Cbr\u003E257.91%\u003Cbr\u003E21.99%\u003Cbr\u003E43\u003Cbr\u003E55.84%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E301-400名\u003Cbr\u003E342.87%\u003Cbr\u003E26.11%\u003Cbr\u003E48\u003Cbr\u003E62.34%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E401-500名\u003Cbr\u003E446.23%\u003Cbr\u003E30.31%\u003Cbr\u003E46\u003Cbr\u003E59.74%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E501-600名\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E477.98%\u003Cbr\u003E31.46%\u003Cbr\u003E45\u003Cbr\u003E58.44%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E601-700名\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E422.97%\u003Cbr\u003E29.43%\u003Cbr\u003E48\u003Cbr\u003E62.34%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E701-800名\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E393.47%\u003Cbr\u003E28.26%\u003Cbr\u003E50\u003Cbr\u003E64.94%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E751-800名\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E421.27%\u003Cbr\u003E29.36%\u003Cbr\u003E50\u003Cbr\u003E64.94%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cstrong\u003E（七）波动因子\u003C\u002Fstrong\u003E\u003Cbr\u003E通过对时间内市场的分析，整体上来说，从前1个月波动率和前1个月振幅看，前期波动较小的股票表现较好，而前期波动剧烈的股票组合表现较差。前期波动较小的股票构造的组合整体上超越沪深300指数，也优于前期波动剧烈的股票构造的组合。\u003Cbr\u003E波动因子（前1个月波动率、前1个月振幅）是影响股票收益的重要因子，其中前1个月波动率最为显著。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E--------------------\u003Cstrong\u003E前1个月波动率由高到低排序处于各区间的组合表现\u003C\u002Fstrong\u003E-------------------\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E前1个月波动率由高到低排序\u003Cbr\u003E总收益\u003Cbr\u003E年化收益率\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数\u003Cbr\u003E跑赢概率\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E沪深300指数\u003Cbr\u003E200.16%\u003Cbr\u003E18.69%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-50名\u003Cbr\u003E63.48%\u003Cbr\u003E7.96%\u003Cbr\u003E39\u003Cbr\u003E50.65%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-100名\u003Cbr\u003E82.81%\u003Cbr\u003E9.86%\u003Cbr\u003E42\u003Cbr\u003E54.55%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E101-200名\u003Cbr\u003E196.39%\u003Cbr\u003E18.46%\u003Cbr\u003E46\u003Cbr\u003E59.74%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E201-300名\u003Cbr\u003E240.12%\u003Cbr\u003E21.03%\u003Cbr\u003E45\u003Cbr\u003E58.44%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E301-400名\u003Cbr\u003E346.89%\u003Cbr\u003E26.29%\u003Cbr\u003E45\u003Cbr\u003E58.44%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E401-500名\u003Cbr\u003E334.28%\u003Cbr\u003E25.73%\u003Cbr\u003E46\u003Cbr\u003E59.74%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E501-600名\u003Cbr\u003E300.88%\u003Cbr\u003E24.17%\u003Cbr\u003E44\u003Cbr\u003E57.14%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E601-700名\u003Cbr\u003E375.69%\u003Cbr\u003E27.53%\u003Cbr\u003E48\u003Cbr\u003E62.34%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E701-800名\u003Cbr\u003E461.30%\u003Cbr\u003E30.86%\u003Cbr\u003E49\u003Cbr\u003E63.64%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E751-800名\u003Cbr\u003E536.34%\u003Cbr\u003E33.45%\u003Cbr\u003E47\u003Cbr\u003E61.04%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E---------------------------\u003Cstrong\u003E前1个月振幅由高到低排序处于各区间的组合表现\u003C\u002Fstrong\u003E---------------\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E前1个月振幅由高到低排序\u003Cbr\u003E总收益\u003Cbr\u003E年化收益率\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数\u003Cbr\u003E跑赢概率\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E沪深300指数\u003Cbr\u003E200.16%\u003Cbr\u003E18.69%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-50名\u003Cbr\u003E162.18%\u003Cbr\u003E16.22%\u003Cbr\u003E45\u003Cbr\u003E58.44%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-100名\u003Cbr\u003E187.97%\u003Cbr\u003E17.93%\u003Cbr\u003E45\u003Cbr\u003E58.44%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E101-200名\u003Cbr\u003E219.54%\u003Cbr\u003E19.86%\u003Cbr\u003E44\u003Cbr\u003E57.14%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E201-300名\u003Cbr\u003E263.10%\u003Cbr\u003E22.27%\u003Cbr\u003E44\u003Cbr\u003E57.14%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E301-400名\u003Cbr\u003E336.82%\u003Cbr\u003E25.84%\u003Cbr\u003E42\u003Cbr\u003E54.55%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E401-500名\u003Cbr\u003E322.89%\u003Cbr\u003E25.21%\u003Cbr\u003E43\u003Cbr\u003E55.84%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E501-600名\u003Cbr\u003E318.65%\u003Cbr\u003E25.01%\u003Cbr\u003E45\u003Cbr\u003E58.44%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E601-700名\u003Cbr\u003E282.43%\u003Cbr\u003E23.26%\u003Cbr\u003E43\u003Cbr\u003E55.84%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E701-800名\u003Cbr\u003E294.21%\u003Cbr\u003E23.85%\u003Cbr\u003E45\u003Cbr\u003E58.44%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E751-800名\u003Cbr\u003E364.59%\u003Cbr\u003E27.06%\u003Cbr\u003E47\u003Cbr\u003E61.04%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cstrong\u003E（八）分析师预测因子\u003C\u002Fstrong\u003E\u003Cbr\u003E分析师预测因子（预测当年净利润增长率、预测当年主营业务收入增长率、最近1个月预测净利润上调幅度、最近1个月预测主营营业收入上调幅度、最近1个月盈利预测调高占比、最近1个月上调评级占比）是影响股票收益的重要因子，其中最近1个月净利润上调幅度是最为显著的正向因子。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E\u003Cbr\u003E--------------\u003Cstrong\u003E预测当年净利润增长率由高到低排序处于各区间的组合表现-\u003C\u002Fstrong\u003E-------------\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E预测当年净利润增长率由高到低排序\u003Cbr\u003E总收益\u003Cbr\u003E年化收益率\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数\u003Cbr\u003E跑赢概率\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E沪深300指数\u003Cbr\u003E200.16%\u003Cbr\u003E18.69%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-50名\u003Cbr\u003E401.40%\u003Cbr\u003E28.58%\u003Cbr\u003E46\u003Cbr\u003E59.74%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-100名\u003Cbr\u003E337.74%\u003Cbr\u003E25.89%\u003Cbr\u003E46\u003Cbr\u003E59.74%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E101-200名\u003Cbr\u003E239.12%\u003Cbr\u003E20.97%\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E45\u003Cbr\u003E58.44%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E201-300名\u003Cbr\u003E244.57%\u003Cbr\u003E21.27%\u003Cbr\u003E44\u003Cbr\u003E57.14%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E301-400名\u003Cbr\u003E328.27%\u003Cbr\u003E25.46%\u003Cbr\u003E48\u003Cbr\u003E62.34%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E401-500名\u003Cbr\u003E266.94%\u003Cbr\u003E22.47%\u003Cbr\u003E46\u003Cbr\u003E59.74%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E501-600名\u003Cbr\u003E252.78%\u003Cbr\u003E21.72%\u003Cbr\u003E44\u003Cbr\u003E57.14%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E601-700名\u003Cbr\u003E308.87%\u003Cbr\u003E24.55%\u003Cbr\u003E43\u003Cbr\u003E55.84%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E701-800名\u003Cbr\u003E266.11%\u003Cbr\u003E22.43%\u003Cbr\u003E45\u003Cbr\u003E58.44%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E751-800名\u003Cbr\u003E291.42%\u003Cbr\u003E23.71%\u003Cbr\u003E47\u003Cbr\u003E61.04%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E-------------\u003Cstrong\u003E预测当年主营收入增长率由高到低排序处于各区间的组合表现\u003C\u002Fstrong\u003E-----------\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E预测当年主营收入增长率由高到低排序\u003Cbr\u003E总收益\u003Cbr\u003E年化收益率\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数\u003Cbr\u003E跑赢概率\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E沪深300指数\u003Cbr\u003E200.16%\u003Cbr\u003E18.69%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-50名\u003Cbr\u003E494.99%\u003Cbr\u003E32.06%\u003Cbr\u003E50\u003Cbr\u003E64.94%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-100名\u003Cbr\u003E392.80%\u003Cbr\u003E28.23%\u003Cbr\u003E48\u003Cbr\u003E62.34%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E101-200名\u003Cbr\u003E272.51%\u003Cbr\u003E22.76%\u003Cbr\u003E41\u003Cbr\u003E53.25%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E201-300名\u003Cbr\u003E238.45%\u003Cbr\u003E20.94%\u003Cbr\u003E43\u003Cbr\u003E55.84%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E301-400名\u003Cbr\u003E210.36%\u003Cbr\u003E19.31%\u003Cbr\u003E42\u003Cbr\u003E54.55%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E401-500名\u003Cbr\u003E281.59%\u003Cbr\u003E23.22%\u003Cbr\u003E46\u003Cbr\u003E59.74%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E501-600名\u003Cbr\u003E296.22%\u003Cbr\u003E23.94%\u003Cbr\u003E44\u003Cbr\u003E57.14%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E601-700名\u003Cbr\u003E257.32%\u003Cbr\u003E21.96%\u003Cbr\u003E43\u003Cbr\u003E55.84%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E701-800名\u003Cbr\u003E299.07%\u003Cbr\u003E24.08%\u003Cbr\u003E44\u003Cbr\u003E57.14%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E751-800名\u003Cbr\u003E329.68%\u003Cbr\u003E25.52%\u003Cbr\u003E42\u003Cbr\u003E54.55%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E-------------------\u003Cstrong\u003E盈利预测调高占比由高到低排序处于各区间的组合表现\u003C\u002Fstrong\u003E---------------\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E盈利预测调高占比由高到低排序\u003Cbr\u003E11年5月收益\u003Cbr\u003E年化收益率\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数\u003Cbr\u003E跑赢概率\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E沪深300指数\u003Cbr\u003E200.16%\u003Cbr\u003E18.69%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-50名\u003Cbr\u003E501.91%\u003Cbr\u003E32.29%\u003Cbr\u003E46\u003Cbr\u003E59.74%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-100名\u003Cbr\u003E468.54%\u003Cbr\u003E31.12%\u003Cbr\u003E50\u003Cbr\u003E64.94%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E101-200名\u003Cbr\u003E304.82%\u003Cbr\u003E24.36%\u003Cbr\u003E42\u003Cbr\u003E54.55%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E201-300名\u003Cbr\u003E239.49%\u003Cbr\u003E20.99%\u003Cbr\u003E46\u003Cbr\u003E59.74%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E301-400名\u003Cbr\u003E287.73%\u003Cbr\u003E23.53%\u003Cbr\u003E42\u003Cbr\u003E54.55%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E401-500名\u003Cbr\u003E247.83%\u003Cbr\u003E21.45%\u003Cbr\u003E40\u003Cbr\u003E51.95%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E501-600名\u003Cbr\u003E234.24%\u003Cbr\u003E20.70%\u003Cbr\u003E42\u003Cbr\u003E54.55%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E601-700名\u003Cbr\u003E255.64%\u003Cbr\u003E21.87%\u003Cbr\u003E42\u003Cbr\u003E54.55%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E701-800名\u003Cbr\u003E236.47%\u003Cbr\u003E20.83%\u003Cbr\u003E43\u003Cbr\u003E55.84%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E751-800名\u003Cbr\u003E218.08%\u003Cbr\u003E19.77%\u003Cbr\u003E46\u003Cbr\u003E59.74%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E------------------\u003Cstrong\u003E评级调高占比由高到低排序处于各区间的组合表现\u003C\u002Fstrong\u003E------------------\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E评级调高占比由高到低排序\u003Cbr\u003E总收益\u003Cbr\u003E年化收益率\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数\u003Cbr\u003E跑赢概率\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E沪深300指数\u003Cbr\u003E200.16%\u003Cbr\u003E18.69%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-50名\u003Cbr\u003E484.94%\u003Cbr\u003E31.71%\u003Cbr\u003E51\u003Cbr\u003E66.23%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-100名\u003Cbr\u003E390.42%\u003Cbr\u003E28.14%\u003Cbr\u003E50\u003Cbr\u003E64.94%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E101-200名\u003Cbr\u003E294.30%\u003Cbr\u003E23.85%\u003Cbr\u003E46\u003Cbr\u003E59.74%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E201-300名\u003Cbr\u003E222.11%\u003Cbr\u003E20.01%\u003Cbr\u003E40\u003Cbr\u003E51.95%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E301-400名\u003Cbr\u003E300.02%\u003Cbr\u003E24.13%\u003Cbr\u003E43\u003Cbr\u003E55.84%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E401-500名\u003Cbr\u003E263.35%\u003Cbr\u003E22.28%\u003Cbr\u003E40\u003Cbr\u003E51.95%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E501-600名\u003Cbr\u003E321.68%\u003Cbr\u003E25.15%\u003Cbr\u003E41\u003Cbr\u003E53.25%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E601-700名\u003Cbr\u003E226.28%\u003Cbr\u003E20.25%\u003Cbr\u003E44\u003Cbr\u003E57.14%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E701-800名\u003Cbr\u003E257.54%\u003Cbr\u003E21.98%\u003Cbr\u003E43\u003Cbr\u003E55.84%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E751-800名\u003Cbr\u003E278.90%\u003Cbr\u003E23.08%\u003Cbr\u003E47\u003Cbr\u003E61.04%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E---------------------\u003Cstrong\u003E净利润上调幅度由大到小排序处于各区间的组合表现\u003C\u002Fstrong\u003E----------------\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E净利润上调幅度由大到小排序\u003Cbr\u003E总收益\u003Cbr\u003E年化收益率\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数\u003Cbr\u003E跑赢概率\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E沪深300指数\u003Cbr\u003E200.16%\u003Cbr\u003E18.69%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-50名\u003Cbr\u003E518.07%\u003Cbr\u003E32.84%\u003Cbr\u003E51\u003Cbr\u003E66.23%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-100名\u003Cbr\u003E563.48%\u003Cbr\u003E34.32%\u003Cbr\u003E52\u003Cbr\u003E67.53%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E101-200名\u003Cbr\u003E299.75%\u003Cbr\u003E24.12%\u003Cbr\u003E43\u003Cbr\u003E55.84%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E201-300名\u003Cbr\u003E259.22%\u003Cbr\u003E22.06%\u003Cbr\u003E44\u003Cbr\u003E57.14%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E301-400名\u003Cbr\u003E351.93%\u003Cbr\u003E26.51%\u003Cbr\u003E44\u003Cbr\u003E57.14%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E401-500名\u003Cbr\u003E248.15%\u003Cbr\u003E21.47%\u003Cbr\u003E42\u003Cbr\u003E54.55%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E501-600名\u003Cbr\u003E273.90%\u003Cbr\u003E22.83%\u003Cbr\u003E45\u003Cbr\u003E58.44%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E601-700名\u003Cbr\u003E240.73%\u003Cbr\u003E21.06%\u003Cbr\u003E44\u003Cbr\u003E57.14%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E701-800名\u003Cbr\u003E115.80%\u003Cbr\u003E12.74%\u003Cbr\u003E39\u003Cbr\u003E50.65%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E751-800名\u003Cbr\u003E126.24%\u003Cbr\u003E13.57%\u003Cbr\u003E43\u003Cbr\u003E55.84%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E-----------------\u003Cstrong\u003E主营收入上调幅度由大到小排序处于各区间的组合表现\u003C\u002Fstrong\u003E----------------\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E主营收入上调幅度由大到小排序\u003Cbr\u003E总收益\u003Cbr\u003E年化收益率\u003Cbr\u003E跑赢沪深300指数次数\u003Cbr\u003E跑赢概率\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E沪深300指数\u003Cbr\u003E200.16%\u003Cbr\u003E18.69%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-50名\u003Cbr\u003E326.25%\u003Cbr\u003E25.36%\u003Cbr\u003E48\u003Cbr\u003E62.34%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E1-100名\u003Cbr\u003E331.06%\u003Cbr\u003E25.58%\u003Cbr\u003E47\u003Cbr\u003E61.04%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E101-200名\u003Cbr\u003E261.62%\u003Cbr\u003E22.19%\u003Cbr\u003E47\u003Cbr\u003E61.04%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E201-300名\u003Cbr\u003E247.12%\u003Cbr\u003E21.41%\u003Cbr\u003E42\u003Cbr\u003E54.55%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E301-400名\u003Cbr\u003E357.74%\u003Cbr\u003E26.77%\u003Cbr\u003E43\u003Cbr\u003E55.84%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E401-500名\u003Cbr\u003E302.70%\u003Cbr\u003E24.26%\u003Cbr\u003E43\u003Cbr\u003E55.84%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E501-600名\u003Cbr\u003E246.09%\u003Cbr\u003E21.36%\u003Cbr\u003E41\u003Cbr\u003E53.25%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E601-700名\u003Cbr\u003E264.37%\u003Cbr\u003E22.34%\u003Cbr\u003E47\u003Cbr\u003E61.04%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E701-800名\u003Cbr\u003E248.97%\u003Cbr\u003E21.52%\u003Cbr\u003E46\u003Cbr\u003E59.74%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E751-800名\u003Cbr\u003E243.69%\u003Cbr\u003E21.23%\u003Cbr\u003E45\u003Cbr\u003E58.44%\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E通过以上的数据事实说话，知道自己平常选用指标的准确的概率了吧。\u003C\u002Fp\u003E&,&updated&:new Date(&T13:23:26.000Z&),&canComment&:false,&commentPermission&:&anyone&,&commentCount&:2,&collapsedCount&:0,&likeCount&:8,&state&:&published&,&isLiked&:false,&slug&:&&,&isTitleImageFullScreen&:false,&rating&:&none&,&titleImage&:&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002Fv2-a1e885ae0_r.jpg&,&links&:{&comments&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F2Fcomments&},&reviewers&:[],&topics&:[{&url&:&https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Ftopic\u002F&,&id&:&&,&name&:&量化交易&}],&adminClosedComment&:false,&titleImageSize&:{&width&:461,&height&:258},&href&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F&,&excerptTitle&:&&,&column&:{&slug&:&investments&,&name&:&投资与人生&},&tipjarState&:&inactivated&,&annotationAction&:[],&sourceUrl&:&&,&pageCommentsCount&:2,&hasPublishingDraft&:false,&snapshotUrl&:&&,&publishedTime&:&T21:23:26+08:00&,&url&:&\u002Fp\u002F&,&lastestLikers&:[{&bio&:&&,&isFollowing&:false,&hash&:&e71ed9da824e2ddf627a725b01c700d1&,&uid&:04,&isOrg&:false,&slug&:&liu-dong-22-12&,&isFollowed&:false,&description&:&&,&name&:&刘东&,&profileUrl&:&https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fliu-dong-22-12&,&avatar&:{&id&:&1bee62c09&,&template&:&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002F{id}_{size}.jpg&},&isOrgWhiteList&:false,&isBanned&:false},{&bio&:&&,&isFollowing&:false,&hash&:&e36e21746d42abfe9f965eccf968eaa9&,&uid&:80,&isOrg&:false,&slug&:&dora-lan&,&isFollowed&:false,&description&:&&,&name&:&do.l&,&profileUrl&:&https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fdora-lan&,&avatar&:{&id&:&d958a7bb5&,&template&:&https:\u002F\u002Fpic1.zhimg.com\u002F{id}_{size}.jpg&},&isOrgWhiteList&:false,&isBanned&:false},{&bio&:&此去经年&,&isFollowing&:false,&hash&:&40b221e0d3a468b73140eca1ec6f532c&,&uid&:165400,&isOrg&:false,&slug&:&renascence-82&,&isFollowed&:false,&description&:&&,&name&:&Renascence&,&profileUrl&:&https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Frenascence-82&,&avatar&:{&id&:&v2-fffc68a9af&,&template&:&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002F{id}_{size}.jpg&},&isOrgWhiteList&:false,&isBanned&:false},{&bio&:&生日礼物 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1 回顾人工智能发展的路线图\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E2016年是人工智能发展的一个重要拐点，是更快更强的计算力和爆炸式增长的数据库将深度学习推到了镁光灯之下。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E不夸张的说，人工智能已经成为了流行文化甚至是政治话语的前沿，但我们也推测，很有可能人工智能在下一个路口就步入了舆论的冬季。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003ECHAPTER 2 冷静审视人工智能技术的本质\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E2.1 总览人工智能技术图谱\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E基础支撑层的算法创新发生在上世纪80年代末，是大数据和计算力将人工智能推到镁光灯之下，而建立在这之上的基础技术便是计算机视觉、语音识别和自然语言理解，机器试图看懂、听懂人类的世界、用人类的语言和人类进行交流，研究人类智能活动的规律。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E2.2 计算机视觉技术模式图和对应企业图\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E计算机视觉是一门研究如何让机器“看”的科学，更进一步的说，是指用计算机代替人眼对目标进行识别、跟踪和测量的机器视觉，并进一步做图形处理，使计算机处理成为更适合人眼观察或传送给仪器检测的图像。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E目前世界上图像识别最大的数据库，是斯坦福大学人工智能实验室提供的ImageNet，而针对诸如医疗等细分领域还需要收集相应的训练数据；Google、Microsoft此类科技巨头会面向市场提供开源算法框架，为初创视觉识别公司提供初级算法。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E2.3 语音识别技术模式图和对应企业图\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E语音识别是以语音为研究对象，通过信号处理和识别技术让机器自动识别和理解人类口述的语言后，将语音信号转换为相应的文本或命令的一门技术。由语音识别和语音合成、自然语言理解、语义网络等技术相结合的语音交互正在逐步成为当前多通道、多媒体智能人机交互的主要方式。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E2.4 自然语言理解的应用：搜索引擎和机器翻译\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E自然语言理解即文本理解，和语音图像的模式识别技术有着本质的区别，语言作为知识的载体，承载了复杂的信息量，具有高度的抽象性，对语言的理解属于认知层面，不能仅靠模式匹配的方式完成。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E·自然语言理解技术在搜索引擎中的应用\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E·自然语言理解技术在机器翻译中的应用\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E得益于互联网将线下信息在线化还衍生出UGC模式为自然语言理解技术的发展充实了语料库，但鉴于深度学习采用的层次结构从大规模数据中自发学习的黑盒子模式是不可解释的，而以语言为媒介的人与人之间的沟通应该要建立在相互理解的基础上的，所以深度学习在搜索引擎和机器翻译上的效用没有语音图像识别来得显著。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003ECHAPTER 3 人工智能技术落地具体市场的机遇和挑战\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E追溯本质来讲，人工智能是一项降本增效、赋能产业升级的工具，不同的是它在各行各业所受到的关注度——或过度的追捧，或悄无声息。总体来看，亿欧智库在“医疗”、“金融”和“出行”这三个领域都看到了降本增效的可能性，看到了这些市场的变革关乎着普罗大众的迫切需求，也看到这些变革的背后所带来的潜力效应。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E3.1 智能医疗\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EAI赋予医疗降本增效功能。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E但医疗智能化之路依然崎岖。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E基层的诉求是“加工资、快下班”、“看病贵、看病难”，从长期来看诉求得不到满足的原因出在“大数据没能共享”、“医疗信息未能标准化”，但要解决医疗的根本问题，便会牵扯出其背后庞杂的利益网等棘手问题，医疗智能化依然崎岖。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E3.2 智能投顾\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E投资者需要投资顾问帮忙做“情绪管理”和给予一定的“投资策略\u002F建议”。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EAI在“数据搜索”和“自动生成报告”的具体应用中辅助投顾做到量化交易。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E总体来看，AI辅助智能投顾降低了投资的门槛，吸纳了更大规模的投资群体。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E但在智能投顾领域计算机也还无法完全替代人类，在一些关键时刻还是需要依靠专业经验来做决策。而从AI涉略的投资策略\u002F建议环节来看，人工智能所能替代的只是初级的信息收集与处理等基础工作，运用大数据独立做投资决策更多是一个概念，成熟市场很少这样操作。在许多金融科技从业者看来，重视AI但远未到委以重任的地步。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E3.3 无人驾驶\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E无人驾驶的演进，是一个人类逐步交出操控权、提高安全系数的过程。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E算法给无人驾驶技术的感知和决策层做底层支撑，应对动态障碍物的跟踪检测。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在感知层面，深度学习主要对摄像头和雷达收集到的局部数据（结合全局数据）做处理，基于动态图像极大的丰富信息以及难以手工建模的特性，深度学习能最大限度发挥其优势。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在决策层面，为了在行驶过程中避免与动态障碍物发生碰撞，无人驾驶系统需要算法的辅助来做到：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cblockquote\u003E\u003Cp\u003E1、检测出对行驶有影响的动态障碍物并对其位置变化进行跟踪；\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E2、预测出其动态障碍物的运动路径；\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E3、识别动态障碍物的种类。\u003C\u002Fp\u003E\u003C\u002Fblockquote\u003E\u003Cp\u003E自动化作为未来城市移动出行趋势中的一支，协助供给侧应对需求侧的诉求。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E但即使最好的汽车安全科技也不能确保挽救每一条性命。对于安全科技效用的限制在于人们使用（或不使用它）的方式。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在辅助驾驶人类和机器共同控制的模式之下，存在共同过失判断难的问题。其实从辅助驾驶向部分无人驾驶、完全无人驾驶过渡过程中，交通事故责任出现一种由人类转向汽车制造商的趋势，那么出于对庞大法律责任的考虑，无人驾驶汽车制造商可能因为安全隐患而考虑限制汽车能力，最后导致高新科技无法充分地投入社会中。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E归根结底无人驾驶汽车最后能否顺利进入社会与否，并非取决于技术成熟度，而是同时由下而上的社会接受度与由上而下的政策、立法管制考虑。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E无人驾驶距离面市，中间还横着监管体系的问题。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E附录：《亿欧智库：主要中国企业核心AI人才图谱（209人）》\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E写在最后\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E人工智能在近年来的崛起，得益于爆炸式增长的数据库和越来越强的计算力的助推，将多层神经网络给推到了镁光灯之下。而关于深度学习，还有一个有趣的现象：互联网为数据的流动和汇合提供了载体，但深度学习在互联网的应用（广告、推荐等）上取得的提高，没有语音图像这些领域那样显著。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E原因在于语音图像的数据，我们完全可以通过主动的语料收集，让每个iPhone、甚至每个摄像头都尽可能充分覆盖到，但对于互联网上的社会行为的收集，诸如“点击与否”、“阅读与否”、“参与互动否”，对于每一个个体的每一个当下环境来说，都是很不确定的数据。总的来说，深度学习需要能标注、有大量标注数据来作为模型进化的需要。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E拥有1500万张标注图片的数据集ImageNet是来自167个国家的48940名工作者，花费了2年时间——清理、分类、标记了近10亿张通过互联网搜集到的图片，才得到这个数据集。但ImageNet还只是一个通用性质的数据集，初创公司要在特定领域建立自己的壁垒，比如说医疗，就需要对该领域进行数据采集，而后进行数据标注，越细化越好。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E在知乎「大公司里面有人专门负责标注数据吗？」问题下，共有 21 个回答。来自大公司的回答者们表示曾「发动全部门人对几万张图进行人肉打标」，或是将工作「安排在人力成本比较低的分公司」。小公司们则将数据「交给隔壁全是女性的部门标」，或是「省钱就自己人标了」。除此之外，交给外包公司是频率最高的选项。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E从招聘网站发布的职位需求也可略窥一二。在智联招聘中键入「数据标注」，可以找到 60 个直接相关职位。在拉勾网则能找到近 400 个——管理外包团队等相关职位也被算入其中。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E某种程度上，判断一家企业是不是核心在做人工智能，可以查看它每个月花费在数据标注上的金额。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E深度学习并不是人工智能的全部创新，它依赖标注数据和计算力。在上下波动的舆论大背景之下，随着时间的推移人工智能技术呈正相关发展趋势，希望这份报告能在下一个舆论冬季到来之前，协助您审视整个当下的局面，希望能为人工智能的发展尽一份力。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E文章转载：亿欧智库团队\u003C\u002Fp\u003E&,&state&:&published&,&sourceUrl&:&&,&pageCommentsCount&:0,&canComment&:false,&snapshotUrl&:&&,&slug&:,&publishedTime&:&T11:51:34+08:00&,&url&:&\u002Fp\u002F&,&title&:&深度解析：人工智能行业版图（附AI人才图谱）&,&summary&:&4月21日由亿欧主办的“新科技·划时代峰会”在深圳市南山区·特区馆国际会议中心如期举行，大会邀请到数10位重量级嘉宾、90位投资人、150家初创公司与会，到场观众累计超过500人次。同期亿欧智库也于活动现场正式发布了《亿欧智库：人工智能产业综述报告》…&,&reviewingCommentsCount&:0,&meta&:{&previous&:null,&next&:null},&commentPermission&:&anyone&,&commentsCount&:0,&likesCount&:1},&next&:{&isTitleImageFullScreen&:false,&rating&:&none&,&titleImage&:&https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002F50\u002Fv2-989e65e72ced73e7ddb55fb_xl.jpg&,&links&:{&comments&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F2Fcomments&},&topics&:[{&url&:&https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Ftopic\u002F&,&id&:&&,&name&:&书籍推荐&}],&adminClosedComment&:false,&href&:&\u002Fapi\u002Fposts\u002F&,&excerptTitle&:&&,&author&:{&bio&:&不忘初心&,&isFollowing&:false,&hash&:&edafa66be982&,&uid&:16,&isOrg&:false,&slug&:&samzhang1977&,&isFollowed&:false,&description&:&凡有所相，皆是虚妄，若见诸相非相，即见如来。&,&name&:&添溢莫测&,&profileUrl&:&https:\u002F\u002Fwww.zhihu.com\u002Fpeople\u002Fsamzhang1977&,&avatar&:{&id&:&v2-5c940f357a5f80d52bf89b0a&,&template&:&https:\u002F\u002Fpic2.zhimg.com\u002F{id}_{size}.jpg&},&isOrgWhiteList&:false,&isBanned&:false},&column&:{&slug&:&investments&,&name&:&投资与人生&},&content&:&\u003Cp\u003E1. 师从天才\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Cbr\u003E\u003Cp\u003E作者 : [美] 罗伯特·卡尼格尔\u003Cbr\u003E出版社 : 上海科技教育出版社\u003Cbr\u003E评语 : sunfield推荐（药理学）：介绍里说这本书说的是科研界的师承关系，其实大部分讲的是现代药理学的发展史。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n2. 普通生物学\u003Cbr\u003E作者 : 陈阅增\u003Cbr\u003E出版社 : 高等教育出版社\u003Cbr\u003E评 语 : 桔子（细胞生物学）推荐：我就是高中看《普通生物学》才突然对生物感兴趣。以至于报考时候脑子里除了生物其它什么也不知道。比后来编的所谓什么“面向21 世纪教材”强多了；生物学入门的好书；come_god说：记得高三参加全国生物学竞赛时看的第一本书。《普通生物学》高教出版社\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n3. 什么是数学\u003Cbr\u003E作者 : [美] R·柯朗 H·罗宾 著\u002FI·斯图尔特 修订\u003Cbr\u003E出版社 : 复旦大学出版社\u003Cbr\u003E评语 : 数学专业众人推荐\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n4. 病者生存\u003Cbr\u003E作者 : （美）莫勒姆，（美）普林斯 著，邵毓敏 译\u003Cbr\u003E出版社 : 广西科学技术出版社\u003Cbr\u003E评语 : BoBo（医学）推荐：从新的角度来看我们所生的疾病。英文原本也不长的。这本中译本，看看既新鲜又产生很多奇怪想法。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n5. 物理世界奇遇记\u003Cbr\u003E作者 : （美）伽莫夫\u002F（英）斯坦纳德\u003Cbr\u003E出版社 : 科学出版社\u003Cbr\u003E评语 : bullimit（理论物理）推荐：这本书中对理论物理基础做了极富独创性而又深刻的描述， 不是一般物理类的科普书-例如时间简史所能够比得上的。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n6. 追寻记忆的痕迹\u003Cbr\u003E作者 : [美] 埃里克·坎德尔\u003Cbr\u003E出版社 : 中国轻工业出版社\u003Cbr\u003E评语 : 我的推荐（神经科学）：可当作梳理神经科学历史的一本书\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n7. 梦断代码\u003Cbr\u003E作者 : Scott Rosenberg\u003Cbr\u003E出版社 : 电子工业出版社\u003Cbr\u003E评语 : idel（软件工程）推荐：如果是项目管理和风险控制呢，可以看《梦断代码》；如果只是单纯的追求写程序的艺术呢，可以看《编程之道》；如果是追求技术卓越，可以看《代码大全\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n8. 编码的奥秘\u003Cbr\u003E作者 : Charles Petzold\u002F伍卫国\u002F王宣政\u002F孙燕妮\u003Cbr\u003E出版社 : 机械工业出版社\u003Cbr\u003E评语 : windstorm（计算机工程，嵌入式）推荐；come_god 说，什么都不说了，大家可以去找来看。神作！\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n9. 大众天文学(上下两册)\u003Cbr\u003E作者 : C.弗拉马里翁\u003Cbr\u003E出版社 : 广西师范大学出版社\u003Cbr\u003E评语 : Gerry（天文学）的推荐\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n10. 费恩曼物理学讲义（第1卷）\u003Cbr\u003E作者 : Richard P. Feynman\u002FRobert B. Leighton\u002FMatthew Sands\u003Cbr\u003E出版社 : 上海科学技术出版社\u003Cbr\u003E评语 : Yin Zhangqi推荐（量子光学）：用于学习现代物理学非常有帮助。如果想专门学习量子物理学，可以读第三卷，是入门的好教材；bullimit点评：经典，同时还可以结合阅读费曼的两本自传及QED这本演讲集来作为辅助入门读物。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n11. 环境科学：全球关注 上下\u003Cbr\u003E作者 : 库宁汉姆\u003Cbr\u003E出版社 : 科学出版社\u003Cbr\u003E评语 : newgnaw（环境科学）：有中译本，虽然个别地方译的不是太好。比国内的各种教材入的深，出的浅，有趣得多。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n12. 最大的小发明：螺丝与螺丝刀\u003Cbr\u003E作者 : 里布金斯基\u003Cbr\u003E出版社 : 百花文艺出版社\u003Cbr\u003E评语 : 霹雳东风（机械专业）推荐：前半部分有些学究考古的味道，没什么意思。后半部分被这个外行人道出了机械行业一个最关键的概念之一——精度。而且从螺丝的角度来讲精度，就相当于是从加工工艺的角度去讲。所以这本书相当靠谱。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n13. 世界科学技术通史\u003Cbr\u003E作者 : 麦克莱伦第三\u003Cbr\u003E出版社 : 上海科技教育出版社\u003Cbr\u003E评语 : 吃瓜王（科学史）推荐\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n14. 建筑空间组合论（第三版）\u003Cbr\u003E作者 : 彭一刚 著\u003Cbr\u003E出版社 : 中国建筑工业出版社\u003Cbr\u003E评语 : chenglixiang88（建筑）：最后一章用处不大，这本书我现在还没读透\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n15. 《华尔街日报》是如何讲故事的\u003Cbr\u003E作者 : [美] 威廉·E.布隆代尔\u003Cbr\u003E出版社 : 华夏出版社\u003Cbr\u003E评语 : 不过如此了得（新闻传播学）推荐\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n16. 诤语良言:与青年记者谈新闻写作\u003Cbr\u003E作者 : 刘其中\u003Cbr\u003E出版社 : 新华出版社\u003Cbr\u003E评语 : ida推荐：我就是靠着它，从不懂得新闻的人，到通过了许多报社的笔试。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n17. 法律之门\u003Cbr\u003E作者 : [美] 博西格诺\u003Cbr\u003E出版社 : 华夏出版社\u003Cbr\u003E评语 : shumi1推荐：虽然这是美国法学院的教科书，但你完全可以当作案例故事书来读。一书在手，足以应付你在中文网络环境中可能遇见的关于美国法律的问题。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n18. 心理学与生活\u003Cbr\u003E作者 : [美] 理查德·格里格\u002F菲利普·津巴多\u003Cbr\u003E出版社 : 人民邮电出版社\u003Cbr\u003E评语 : 心理学众人推荐：大妈级经典畅销书了；《×××与生活》系列是牛书！《伦理学与生活》，《经济学与生活》还有同系列的《听音乐》强烈推荐。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n19. 登天的感觉:我在哈佛大学做心理咨询(修订本) (平装)\u003Cbr\u003E作者 : 岳晓东\u003Cbr\u003E出版社 : 上海人民出版社\u003Cbr\u003E评语 : 0.618（咨询心理学领域）推荐\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n20. 实验心理学&通过实例入门&(第7版)\u003Cbr\u003E作者 : 索尔索\u003Cbr\u003E出版社 : 中国轻工业出版社\u003Cbr\u003E评 语 : 世界公民顾彬（心理学）推荐：实验心理学是心理学的灵魂，所以推荐实验心理学的书，最能代表心理学这门学科。此书不但注重研究实例，而且对心理学实验研究 的基本原则、实验设计的各种模式和实验研究的具体过程都论述得精辟、详细、透彻。此书享有很高的声誉。目前已经修订到第七版。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n21. Lehninger生物化学原理（第3版）\u003Cbr\u003E作者 : David \u003Ca href=\&http:\u002F\u002Flink.zhihu.com\u002F?target=http%3A\u002F\u002Fwww.guokr.com\u002Fblog\u002F2FL.Nels\& class=\& wrap external\& target=\&_blank\& rel=\&nofollow noreferrer\&\u003EL.Nels\u003C\u002Fa\u003Eon\u002FMichael \u003Ca href=\&http:\u002F\u002Flink.zhihu.com\u002F?target=http%3A\u002F\u002Fwww.guokr.com\u002Fblog\u002F2FM.Cox\& class=\& wrap external\& target=\&_blank\& rel=\&nofollow noreferrer\&\u003EM.Cox\u003C\u002Fa\u003E \u003Cbr\u003E出版社 : 高等教育出版社\u003Cbr\u003E评语 : Riverbed推荐：生物化学入门\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n22. 思维的版图\u003Cbr\u003E作者 : 理查德.尼斯贝特\u003Cbr\u003E出版社 : 中信出版社\u003Cbr\u003E评语 : 文化心理学的推荐\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n23. 社会心理学（第8版）\u003Cbr\u003E作者 : [美] 戴维·迈尔斯\u003Cbr\u003E出版社 : 人民邮电出版社\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n24. 与“众”不同的心理学\u003Cbr\u003E作者 : Keith \u003Ca href=\&http:\u002F\u002Flink.zhihu.com\u002F?target=http%3A\u002F\u002Fwww.guokr.com\u002Fblog\u002F2FE.Stan\& class=\& wrap external\& target=\&_blank\& rel=\&nofollow noreferrer\&\u003EE.Stan\u003C\u002Fa\u003Eovich\u003Cbr\u003E出版社 : 中国轻工业出版社\u003Cbr\u003E评语 : 它不厚，特点在于纠正了大众对心理科学的误读误解。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n25. 所罗门王的指环-劳伦兹动物行为学著作系列\u003Cbr\u003E作者 : (奥)劳伦兹\u003Cbr\u003E出版社 : 中国和平出版社\u003Cbr\u003E评语 : 动物行为学之推荐\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n26. 信息时代的儿童发展\u003Cbr\u003E作者 : 桑德拉·L.卡尔弗特\u003Cbr\u003E出版社 : 商务印书馆\u003Cbr\u003E评语 : 蓝枫(心理学）推荐：最近在看它，感觉以人为本的心理咨询的发展，不能被连DNA阿姨（我在找抽！）都认为仅仅是 忆往昔童年 卧舒适躺椅 精神分析 刺激应激 这些。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n27. 人工智能的未来\u003Cbr\u003E作者 : Jeff Hawkins\u002FSandra Blakeslee\u003Cbr\u003E出版社 : 陕西科学技术出版社\u003Cbr\u003E评语 : 人工智能方面的推荐\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n28. 花的智慧\u003Cbr\u003E作者 : (比)莫里斯·梅特林克\u003Cbr\u003E出版社 : 漓江出版社\u003Cbr\u003E评语 : 翼紫岚（植物生殖生物学）推荐\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n29. 外部空间设计\u003Cbr\u003E作者 : 芦原义信\u003Cbr\u003E出版社 : 中国建筑工业出版社\u003Cbr\u003E评语 : phare（风景园林）：现在就能找到电子版了\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n30. 清洁与高雅-浴室和水厕趣史\u003Cbr\u003E作者 : [英]劳伦斯·赖特\u003Cbr\u003E出版社 : 商务印书馆\u003Cbr\u003E评语 : 街角的蔷薇（给排水工程）推荐：推荐的是商务出版局出版的，英国人劳伦斯·赖特所著的《清洁与高雅》。虽然它介绍的不是工程学，却从我们日常的清洗用具入手，配有大量插图，很有趣。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n31. 蒙面骑士\u003Cbr\u003E作者 : （墨）马科斯\u003Cbr\u003E出版社 : 上海人民出版社\u003Cbr\u003E评语 : lynn推荐：号称切格瓦拉的继承人，在丛林里运用公共关系和外部世界斗争，喜欢公关广告和媒体的愤青应该都会喜欢的。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n32. 理解航天:航天学入门\u003Cbr\u003E作者 : （美）塞勃\u003Cbr\u003E出版社 : 清华大学出版社\u003Cbr\u003E评语 : 赵洋推荐：航天学入门\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n33. 改变世界的方程：牛顿、爱因斯坦和相对论\u003Cbr\u003E作者 : （德）弗里奇\u003Cbr\u003E出版社 : 上海科技教育出版社\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E评 语 : 谭伦（相对论）推荐：对相对论感兴趣但又觉得难以靠近的朋友，可以看看《改变世界的方程 ——牛顿爱因斯坦和相对论》，作者是哈拉尔德．弗里奇(Harald Fritzsch，1943—)，著名理论物理学家，现任慕尼黑大学久享盛誉的索末菲教授职位，其中《夸克》(Quarks)一书的中译本拥有众多读者。 本书以虚拟对话的方式设计了牛顿从自己创立的宏观经典力学的角度对爱因斯坦相对论提出的疑问，然后由爱因斯坦进行回答，一问一答，读者仅具有高中牛顿力学 的知识就可以，正适合我们这些本科不是物理学专业的学生阅读\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n34. 语言本能\u003Cbr\u003E作者 : (美)史迪芬.平克\u003Cbr\u003E出版社 : 汕头大学出版社\u003Cbr\u003E评语 : Tony Yet （语言学）推荐：那是一本能够让你越看越着迷的书，关于语言学的众多秘密都在该书里面提到了。推荐看英文版。\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n35. 一个广告人的自白\u003Cbr\u003E作者 : 大卫·奥格威\u003Cbr\u003E出版社 : 中信出版社\u003Cbr\u003E评语 : shouren258（广告学）推荐\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n36. 超越CSS\u003Cbr\u003E作者 : Andy Clarke\u003Cbr\u003E出版社 : 人民邮电出版社\u003Cbr\u003E评语 : sasa（网页设计）推荐\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n37. 相同与不同\u003Cbr\u003E作者 : 洛德·霍夫曼\u003Cbr\u003E出版社 : 吉林人民出版社\u003Cbr\u003E评语 : xzchem（化学）推荐\u003Cbr\u003E\u003Cbr\u003E\n38. 美国大}