昨天对理想反转因子做了解析，今天继续深入看下如何使用。[淘股吧]
我现在的思路是，根据我目前的etf反转策略先优选出目标行业，再根据行业的个股在理想反转因子的选股。
目前有两种情况，第一是当期只有1个行业，另外就是当期很很多行业
当期都很多行业的时候，就比较复杂，数据量会很大，按照我现在的计算量，实现起来还挺难的

我们先按照全市场来做
1、准备原始数据

Step 0：准备原始数据
从行情数据库拉所有股票，4个日期的收盘价 + 行业分类 + 流通市值：
时间怎么取都行
比如：
股票 行业 6月23日收盘 6月22日收盘 流通市值(亿)
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立讯精密 电子 38.50 40.20 2800
海康威视 电子 32.10 33.50 2200
歌尔股份 电子 18.20 19.80 800
长电科技 电子 26.50 27.30 650
韦尔股份 电子 95.00 98.00 500
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恒瑞医药 医药 48.50 47.00 3200
迈瑞医疗 医药 285.00 278.00 3800
药明康德 医药 52.00 55.50 1800
泰格医药 医药 68.00 71.20 750
康龙化成 医药 28.50 31.00 400
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招商银行 银行 38.20 38.50 11000
宁波银行 银行 26.80 27.10 2500
平安银行 银行 11.50 11.80 2200
杭州银行 银行 13.20 13.40 900
成都银行 银行 14.80 15.10 600

Step 1：计算每只股票的4日反转率
这个比较简单，就是现在/4天前close -1
每只股票都有自身的反转率

Step 2：行业内市值分组
把每个行业内部的股票进行三等分，你比如三个行业，每个行业三等分，那就是分成了9份
我是按照市值30%、40%、30%进行的三等分


Step 3：计算每个格子的平均反转率
现在每个格子的标签就是（行业、市值），计算每个格子的平均反转率， 就把上面计算的格子里的每只个股的反转率加起来平均。

Step 4：计算反转残差
格子内每只票的反转率与平均反转率的差值ε
实际含义就是我在同行业内，比我相同市值的股票，多跌了多少。

现在每只股票的 ε 的含义非常清晰——

ε 为负且绝对值大（比如歌尔股份 ε=-2.57%）：它比同行业同市值级别多跌了一大截 → 这是"过度反应"，反转买入信号强
ε 为正且绝对值大（比如长电科技 ε=+2.58%）：它比同行业同市值级别少跌了/甚至涨了 → 没有超跌，不买
ε 接近0：和同类差不多，没有额外的反转信号
格子里只有1只股票：ε=0，因为没有同类可以比 → 这个信号不可靠

Step5：Z-S CORE
计算出全市场的ε以后，做数据进行Z处理。把不同行业不同市值统一到一个尺度
每个行业只取前3即可。

Step6：RANK归一
排序后取前10作为买入标的，同行业股票不超过2只

以上就完成了理想反转因子的算法搭建



不过回测结果挺烂的。

这个因子本身价值有限