1 如何选股

很多人选股会先看两个指标：

  • PE（市盈率）大概告诉你这家公司“贵不贵”、是不是已经涨得有点离谱；
  • ROE（净资产收益率）反映它赚钱的效率，是不是一家有经营能力的公司。

这两个能给到最基本的判断，但还不够。真正决定“能不能买、值不值得拿着”的，其实是它在市场中处于什么位置。比如：这支股票相比整个A股、相比同行，到底是表现稳定、赚钱能力强，还是只是听起来不错。

我的具体做法是：抓取 A 股 5000 多支股票，从 2023.01.01 到 2025.10.20 的数据，按年切成三段（23年跌，24年波动，24年涨），分别按年统计每支股票的：波动率、最大回撤、夏普比率、年内最高涨幅、期末涨幅。然后再看目标股票在整体分布中的位置，判断它是不是值得持有。

今天在做风险评估时，某只股票的最大回撤为20%，不确定这算大还是小，也不能拍脑袋定阈值。于是对所有股票进行统计，做完觉得有些收获，分享一下。

2 年度比较

2.1 波动率

波动率（Volatility）是把这段时间里每天的涨跌幅算标准差，标准差越大，说明走势越“跳”。

直方图展示了三年的波动率分布。因为波动率是长尾分布，将 0.02 分位和 0.98 分位之外的值裁掉，以免绝对极端值把主体区间挤压得太小。其他图同样处理。

可以看到，23 年波动最小，24 年波动最大，整体分布形态类似。

2.2 最大回撤

最大回撤（Max Drawdown）是期间内的最高点到后续最低点的最大跌幅，反映最糟糕的亏钱情形。

2025 年的回撤最小、2024 年最大。换句话说，2025 年相对更“好赚钱”。

2.3 夏普比率

夏普比率（Sharpe Ratio）是用“平均收益率减去无风险收益率”，再除以波动率，表示你承担每单位风险能换来多少收益。

2023→2025，夏普比率逐年提高，可以说截至目前，2025 年的赚钱效应最好。

2.4 年内最大涨幅

年内最高点相对年初的涨幅显示：2024 年最好，原因大概是起点低（不到 3000 点）又在 9 月底有一波明显上涨。

2023 和 2025 的分布更偏，说明两年里“跑赢大盘”的个股依旧不少，选股的重要性更高。

2.5 期末收益

数据只到 2025.10.20，这里比较的是三个时点（23/24 年末、25 年 10 月）相对年初的涨幅。中值从最大涨幅的约 0.4 回落到约 0.25，但分布仍是偏的：大部分股票集中在中间区间，但涨得多的也不少。

这些结果和多数投资者的直觉一致，但它们的意义不止于“验证感觉”。更重要的是：有了全局的统计地图，才能判断手里的股票在整体中属于哪一层，位置好不好，一眼就能看到。读者也可以看看自己持有的股票在图中什么位置。

3 股票所在位置

下面对比两支非常典型的股票，分析它们三年来在统计维度上的真实表现。内容包含了横向对比：各项数据对应的分位数；以及纵向对比：同一股票在三年间的数据表现。

注意：

  • 表太长，为方便显示，将分位数简写成“xx 位”；
  • 回撤为负数，因此回撤越多，分位数值越小。

3.1 股票一（上表）

股票一是一支“老登股”，年分红 3% 左右，低波动、低回撤，赚钱能力中规中矩，牛市里的持有体验偏差（今年还有特殊事件冲击）。而优点是回撤真的很少，即使在今年有意外事件的情况下，最大回撤也不高，在我持有的股票里是今年回撤最小的。因此，可以持有一些作为组合的压舱石，也能拿到比银行利息稍好的收益。

3.2 股票二（下表）

一支服务器相关的成长股，贴合今年主题。特征非常明显：波动大、回撤大，收益也大。连续几年在夏普比率、最大涨幅、期末涨幅上表现亮眼，是典型的成长型个股。

3.3 分析

这两支股票在波动率与回撤上完全是两个极端，而收益表现则各有特点。数据也说明：“稳”不代表一定不亏，“波动”也不代表不可控，比如今年的白酒。

这种筛选方式是相对合理的：在行业里选出连续几年表现靠前、波动与回撤都能接受的股票，再按自己偏好给波动、回撤、夏普比率加权，最后挑出可长期持有的标的，比道听途说靠谱不少。

4 总结

下面总结了一些对实操有启发的点：

  • 可以找出连续几年跑赢大盘、也跑赢行业的股票。虽然过去不代表未来，但总比盲赌强。
  • 波动大、回撤大的股票，如果确定是成长型，可相应给更大的止损空间。
  • 如果看好一个行业，手里的股票表现又一般，可以用同行数据找更强的替换。
  • 高品质的公司可能连年上涨，PE 也能也比较高，要注意不要买在结构性高点。具体买卖点后面文章再详细讨论。
  • 回撤和波动率的具体数值也很重要，不是所有人都能承受超过50%的回撤。