净利润增速为正
主营业务收入增速为正
REO高于行业平均水平
从前文的三次牛市牛股案例分析我们得到的牛股选股规则，是否能在大样本数据上得到验证呢？
首先来考虑净利润增速这个指标，横坐标1-10表示股票涨幅从大到小的分组情况，纵坐标则表示在牛市期间相应的股票净利润增速为正的比例。我们可以看到2009牛市期间，净利润增速为正这个规律随着涨幅降低呈现明显的递减趋势。
从第二次牛市09与第三次牛市1415年的数据来看，结论也是类似的，按涨幅分10档的数据，涨幅高的组别相应的净利润增速亦更高。
从三次牛市的结果来看，涨幅越高的个股组别，其对应的上市公司ROE高于行业平均的比例也越高，业绩驱动逻辑得到进一步佐证。
流通盘大小因素是否能够影响股价呢？
自2013年以来的小盘股行情给人留下错觉“小的一定好于大的”，其实这是错误的，在上两轮牛市中，按涨幅分10档的排列看，涨幅越高的组别其个股流通市值高于行业平均的比例也是越高的。
牛股启示录
净利润增速为正
主营业务收入增速为正
REO高于行业平均水平
流通市值处在20%~80%之间
技术面考察：筹码分布
筹码分布：反映了不同价位上投资者的持仓数量的一组分布数据。权益投资，除了分享上市公司盈利分红带来的利润，更大的价值增长通过资本利得获取，通俗的讲，低位从对手盘中拿到筹码，股价上涨之后高价出售给另外的对手盘，达到获利的目的，那么筹码的交易或者交换所产生的价格持仓分布数据（筹码分布）是十分重要的数据。从业绩挖掘出发，选的合适的标的池之后，入场时间的选择也是相当重要的，我们通过筹码分布数据来进一步筛选买入标的。
筹码分布算法
以发行日的发行价为起点，以交易日的总成交额除以总成交量（VWAP）作为该交易日的成本。以换手率来估计流通盘的移动。成本根据Wind数据库中的复权因子向后复权。
例如：某只股票发行价为a；第一个交易日的成本价为b;换手率为p;一部分流通盘从a移动到了b；筹码分布为：a:（1-p）*100% b:p*100%第二个交易日的成本价为c；换手率为q；一部分流通盘从a,b移动到c；筹码分布为：a: (1-p)*(1-q)*100% b: p*(1-q)*100% c:q*100%。第三个交易日的成本价为b；换手率为r;一部分流通盘从a,b,c移动到b；筹码分布为：a: (1-p)*(1-q)*(1-r)*100% b: p*(1-q)*(1-r)*100%+r*100% c: q*(1-r)*100%。依此类推，得出股票在每个交易日的筹码分布。
如果按获利比例指标来选股，月度调仓，那么获利比例倒数第二档，也就是获利盘比较轻的那一组股票的累计收益率最高，因此我们选择获利比例适度的个股配置。
技术面考察：缩量
缩量，也就是成交量萎缩。一只股票到底是缩量好还是放量好，需要分情况看，涨时放量就是好事，跌时缩量反而是好事，股价启动之前，往往是缩量的，无人关注的，突然放量往往伴随着股价的飙升，那么介入的时点也是在缩量的时候，而不是在放量以后。我们以换手率定义量能，按月度调仓，月初按照换手率从低到高分成5档，看看高换手股票和低换手股票组合在大样本上哪个好？
从大样本数据看，月初按换手率从低到高排序，最低一档股票构成的组合与最高一档构成的组合，从收益率角度看，前者有63%的月份跑赢后者，而前者相对后者的超额收益累计图如下，低换手股票大样本上是有优势的。
牛股启示录
净利润增速为正
主营业务收入增速为正
REO高于行业平均水平
流通市值处在20%~80%之间
获利比例在0.3~07之间
换手率较低者
自2006年以来，按此思路选股，每月配置最符合条件的股票，11年中有8年取得大幅超额收益，3年小幅跑输指数，按月度统计的胜率接近70%。
风险提示
量化模型胜率并非100%，市场环境改变等因素可能使得模型失效，历史表现也不能代表未来，请特别注重风险，谨慎投资！
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