摘要：经常看我文章的朋友，肯定都是知道，我们有一个最底层的数据，也是我们最核心的数据，就是板块匹配度数据。这是最核心的。我先给大家看一个数据，通达信的概念板块数据一共268个。而且把含H股、含B股这样的概念板块，也混在一起。大家可以想想，这种把各种分类方式混在一起，
经常看我文章的朋友，肯定都是知道，我们有一个最底层的数据，也是我们最核心的数据，就是板块匹配度数据。这是最核心的。我先给大家看一个数据，通达信的概念板块数据一共268个。而且把含H股、含B股这样的概念板块，也混在一起。大家可以想想，这种把各种分类方式混在一起，这种分类的精准度如何？
那么同花顺有多少种概念分类，我告诉你是397种，同样这种分类方式里也同样存在各种分类方式混杂的问题。
那经过升级好的，我们的概念板块有多少个呢？867个。我们在上一个版本的基础上，增加到了867个，而且我们的分类方式，不是静态的，而是根据市场热点、市场实实在在被认可过的实战板块。所以，我们的数据，突出一个实战价值。
为什么说这次是重大升级呢？如果只是数量上的增加，那肯定不能算是重大升级。这次我们每个概念板块选出8-10个最核心的个股中，我们首次引入了随机森林（Random Forest）的集成学习算法，通过结合多个决策树的预测结果来提升分类精度和泛化能力。
引入这个算法，主要是为了解决过拟合的问题，我们以前实战中，会发现一个问题，根据历史数据，某一个股票，在历史上确实是这个概念最核心的股票，只有这个概念一启动，那这个股票就是急先锋，妥妥的根红苗正，但是这里面就存在一个问题，这个相关性，是不是一成不变的呢？随着市场的不断变化，他会不会由原来的强相关，慢慢弱化为弱相关呢？如果过度拟合，是不是就会出现刻舟求剑的僵化思维呢？
我们这个重大版本升级，就是为了解决这个问题， 减少过拟合，提高泛化能力核心机制：随机森林通过构建多棵决策树（“森林”），并对结果进行投票或平均，有效降低了单棵决策树因过拟合训练数据而导致的分类偏差。Bagging（自助采样）：每棵树基于不同的训练子集（有放回抽样）构建，减少了模型对训练数据噪声的敏感性，从而提升稳定性。随机特征选择：每棵树在节点分裂时仅使用随机子集的特征，增加了树之间的多样性，避免所有树对某些噪声特征过度敏感。
以上是本次升级的说明，这个升级需要花费15天左右的时间，工作量巨大。
新来的朋友可能对我们的概念匹配度不太了解，可以看看我们下面的文字。
目前实战炒股，一共有2大痛点。第一个痛点，一个热门板块真正走出来之前，我们如何尽早识别出来。等这个板块成为了大热门板块之后，你再买进去，那就失去了最肥美、也是最安全的一个上升段。这里面的最核心问题，就是板块匹配度问题。
我们再具体说说，目前市面上所有的看盘软件，对于板块分类最存在一个严重问题，根本不管板块匹配度，只要跟这个板块稍微沾点边的，都给这个股票赋予这个概念，这就是导致一个板块里面的成分个股往往几十只，甚至上百只，这里面鱼龙混杂，有根红苗正的，也就是匹配度非常高的，也有纯粹趁概念的小杂毛，这样也会赋予这个概念，而且更要命的，由于缺乏板块匹配度这个指标，你根本看不出，哪个是根红苗正的，哪个是小杂毛。
我们举个大家熟悉的例子，我们就拿CPO概念来举例子，我们可以看到TDX软件里，CPO概念一共74个股票。这时候，你是不是头大了，到底那个根红苗正的，那个是小杂毛？你这么多股票里，你完全没有办法找出最核心的标的。
这就回到了我们的第一个痛点，一个板块要启动，一开始肯定是他最核心的几个板块开始异动，我们再举个例子，比如这个74个股票的概念中，其中最核心的5-6个股票异动，但是由于编制板块指数的时候，是没有区分匹配度这个权重的，所以，你这5-6个股票异动，但是放在整个板块指数里，就很难被发现。等这几个主流个股连续上涨几天后，那些板块中的小杂毛们开始集体跟风上涨，由于数量众多，就会带动整个概念指数大幅上涨，这时候，被你发现了。你看看，这种方式，是不是很难在第一时间就发现主流个股的异动。
所以，我们要做的，就是如何第一时间就发现CPO板块在潜力暴动，如果这个问题能解决好，我们是不是就比普通人早几天介入，吃到最安全、也是最肥美的一段。 我们可以想一想，如果做到这一点，这就是要考验我们数据挖掘的能力。我们发现，其实CPO板块，最核心的就是易中天等几个最主流的股票，新易盛、中际旭创、天孚通信这些中流砥柱。简单点说，如果CPO要异动，这几个股票一定会是最先发动的。那我们的思路就是我们研究这个板块，我们不会想主流板块那样，把小杂毛也放在这个板块里，导致整个板块74个成分个股，这种庞大臃肿的身躯，很难满足实战要求。 那我们的做法是不选74个成分股，而且通过大数据挖掘，选择跟这个概念匹配度最高的8-10个股票，由这些股票来代表CPO概念，这样的精锐部队，只要一异动，我们在第一时间就能发现，并第一时间介入。
这个思路很容易想到，最难的就是如何选择出匹配度最高的那几只股票来，这是最核心也是最困难的。这里面有两种做法，一种是静态的，一种是动态的，我在这里也稍微多讲几句，所谓的静态做法，就是你去研究公司的基本面，通过他的主营业务结构，来静态的判断跟这个概念的匹配度，这种是比较低端的，也是跟实战脱节的。第二种就是动态做法，我们从实战出发，当一个概念出现异动的时候，你这个个股是冲锋陷阵、作为主力部队奋勇杀敌，跟板块同呼吸共命运，还是畏畏缩缩跟板块联动性不强。我们就是通过大数据挖掘，找出在历史大战中，跟这个板块同生共死的英雄，他是这个板块的长机僚机、是这个板块的中军和先锋。这个动态的方式，就非常考验大数据挖掘能力和数理统计的功底了，因为这个不断迭代的，不是一成不变的，去年你是主力部队，今天由于业务调整了，今年在各种大战，你都不参与，那今年你就被踢出这个主流圈子了。你不再有资格代表这个板块。赛德尔迭代算法在这种过程中，有比较重要的应用。
下面我们再来举个例子，就来举锂矿这个概念吧，同样的我们看到通达信里，大家可以看到一共有43个股票的庞大数量。还是那句话，如果在最早期，只有几个最核心的股票在异动，你通过这个板块指数，你是很难发现的。
那下面我们来看看我们的研究成果，我们筛选出锂矿概念，同样的，一共只有8个股票，我们都知道，最能代表锂矿的，其实就是天齐锂业、赣锋锂业、西藏矿业等几个最核心的标的。
总结一下，这就好比钓鱼一样，你觉得那种方式，鱼漂的灵敏度会更高点呢？好了，今天我们就先讲了炒股的第一个痛点，如何在最早期就提前发现。
再预告下，第二个痛点，我们明天详细说，其实就是概念板块的分类合理性问题，有按资金类型分的，比如外资背景，有按市盈率分的，比如低市盈率，又按省份地域分的，比如陕西板块，又按增减持分的。所以这种分类方式五花马门，强行把这些混乱的分类放在一起研究，得出的结论可想而知.另外还有一点，从统计学的角度来说，因为你的样本量不够，一共才200-300个这样统计出来的。
这份研究成果，可以联系我，实战永远是我们的目标，一切的研究都是为实战服务，纸上谈兵，就让那些嘴炮大V去吧。
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来源：初云大数据量化
