金融行业哪些股票？
1，首先需要明确一点观点，从历史数据统计来看，任何单一因子选股模型的长期业绩都不会太理想（低于年化5%肯定有问题）；所以千万不要相信什么“神秘公式”、“制胜法宝”之类的故事。如果某次测试你的选股器业绩不错，那只能说运气好罢了。 2，关于金融行业的划分，通常以行业是否具有周期属性为依据进行定义——属于周期性的，归入金融行业；不属于周期属性的，划归为非金融行业。据此，我们可把金融行业细分为两个子行业，即周期性行业中所谓的“传统行业”——采掘业和建筑业，以及非周期型行业中的“现代服务行业”。
3，按照惯例，我们先构建一个简单的选股模型，用于测试不同因子的表现情况。
测试指标的选择上，我们使用比较常见的ROIC（资本回报）和托宾Q（企业价值）作为测度，因为如果仅考虑盈利的话，很容易出现假值，毕竟利润是有可能计算出来的吗！而一旦引入估值的因素，即使采用极低的估值水平，也有机会得到正的测试业绩。 ROIC的计算比较容易，但是如何评估企业的真实价值却是一个难题。在这里，我们就采用简单的方法处理这个问题——以TOM（塔西姆）模型为基础，计算出企业的预期价值，再扣除当前已实现的盈利，即可得到企业的潜在收益。 TOM模型的细节在此就不赘述了，有兴趣的朋友可参阅我的另一篇解答。 我们将上述指标的算式写入程序，通过循环模拟的方式来测试每个交易日的策略业绩，以100个交易日为期，反复测试。
4，为尽可能排除其他因素的干扰，我们在构建模型的时候，尽量控制变量。但是，行业属性和年份事件还是难以避免地会对测试结果造成影响。我们需要对模型的结果做进一步调整，以得到更可靠的结果。
考虑到行业和年份事件的影响具有不可操控性，而且我们也无法事先知道哪只股票会产生泡沫，因此这里我们采用最“简单粗暴”的方法——将所有涉及金融行业的选股器测试结果进行加权平均，权重为各期测试的盈利率。最后，我们可得出一个基本满意的优化结果。