投资者对于持仓的数量有着显著的差异偏好。有人喜欢重仓押宝，所有资金All In一只到两只股票。资金的涨跌与重仓的股票密切相关。这种方式的好处是精力集中，能够对持仓的股票密切关注和分析，同时在持仓股上涨时，能迅速同步放大资产。坏处也显而易见，风险过度集中，如果大跌或者出现黑天鹅事件，将带来资产重大损失。
而有人喜欢分散投资，信奉鸡蛋不能都放在一个篮子里面，分散投资多个标的，有投资七八个，10多个，甚至20几个。这种方式的好处是，分散了风险，个股出现极端行情的时候，对总资产的伤害有限。但是，坏处也显而易见，投资如果过度分散，资产的放大将依赖于绝大多数投资标的;同时，自选股数量过多，在操作时也可能出现手忙脚乱。
金蛋放多少在一个篮子
一个简单的分仓理论是将可用的资金均分成n份，每份买入一只投资标的。卖出后，再对可用的资金进行均分，始终保持资金有n个分桶，而且每个分桶的资金量大致相等。那么n取多少是比较合适的呢?
实验说明
我们使用量化数据，对问题进行数据分析。数据使用了2010年开始，到2022年3月，11年又3个月，A股所有的日线交易数据。交易模型采用了当前在线上稳定运行的量化交易1号0226号模型。使用同一模型，对不同持仓数量，即最多同时持有多少只股票，进行数据测试，期望找到最佳的持仓数量策略。数据测试分为两部分：一是全量数据测试，指使用2010.1-2022.3月全量数据进行测试;二是测试集测试，指使用模型训练时未曾见到的测试集进行测试，测试集是全量数据的后10%数据。
实验结果
| 持仓数量 |
全量 |
测试集 |
||||
|
交易次数 |
胜率 |
盈利 |
交易次数 |
胜率 |
盈利 |
|
|
1 |
467 |
41.50% |
20.6 |
23 |
47.80% |
2.57 |
|
2 |
950 |
44.10% |
31.6 |
60 |
46.70% |
1.92 |
|
4 |
1574 |
44.50% |
48.2 |
101 |
49.50% |
2.55 |
|
8 |
2923 |
46.50% |
95 |
248 |
44.80% |
0.78 |
|
16 |
4850 |
47.80% |
55.1 |
582 |
42.80% |
0.68 |
数据分析
对全量数据和测试集数据，交易次数都随持仓数量的增加而显著增加。持仓数量增加，将带来更多的交易量与交易成本。
对全量数据测试，胜率随着持仓数量上升，同步上升。若交易盈利计算为正样本，胜率反映了交易的成功率。然而，对测试集的测试，胜率在持仓数量达到4只之后出现拐点。持仓4只时胜率最高。就模型数据，测试集的数据是更可信的数据。
最关键的指标盈利，在持仓数量为4时，在测试集达到一个高点。我们可以认为对此交易模型，持仓数量为4是最佳的盈利策略。
数据分析最佳盈利策略
为什么盈利随着持仓数量上升会达到一个极值，然后拐点下降呢?在量化模型筛选股票的时候，所有候选标的并不是等权重的，而是模型依据打分对候选池的所有标的依据分数进行降序排列，选出排名靠前的n只股票。因此，排名靠前的股票与排名靠后的股票，在模型看来，未来的盈利预期是不同的。同样的，按照人工选股的思路，或者其他选股方式，也有类似的问题，筛选出的候选标的随着数量增加而盈利预期下降。所以，在使用均仓持股方式时，最多持有数量其实与模型有关。本狐在这次实验中，使用了11年多的数据进行测试，最终验证了，持仓4只是适合本模型的最佳持股策略。
实验思路与方法供各位投资爱好者参考。关注本狐，获得和一起讨论更多的投资策略和干货。
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