Bauen Sie multifaktorielle Ranking-Systeme: Wählen Sie Faktoren, Gewichte, Richtung und Ranking-Bezug (Gesamtmarkt / Sektor / Branche), erhalten Sie zusammengesetzte Perzentil-Scores und validieren Sie sie mit Quintil-Performances.
Funktionen: rank(x), zscore(x), log(x), abs(x), min(a,b), max(a,b), pow(x,y). Felder: cap, pe, pb, ps, roe, gross, opm(net), div, eps5y, revg, beta, debtEq, curRatio, payout, shortFloat, target, perf3y, perf5y.
Trainieren Sie ein Ridge-Regressionsmodell: Aktienmerkmale prognostizieren die Nächsten-Monats-Renditen, validiert durch walk-forward out-of-sample.
λ 1 · 60m
Jeder Faktorknoten ordnet die Aktien nach Rangposition in Perzentil-Scores von 100 (beste) bis 0 (schlechteste); die Knoten werden per gewichtetem Mittelwert kombiniert (Gewichte normalisiert). Der Sektor-/Branchen-Bezug rankt die Aktien innerhalb der eigenen Gruppe — die sektorneutrale Technik institutioneller Ranking-Systeme. Aktien mit fehlendem Faktor werden nicht bestraft (NA-neutral).
Top 0 von 0 Aktien nach zusammengesetztem Perzentil-Score (0–100)
| # | Ticker | Name | Sektor | Score | Verteilung | Marktkapitalisierung | Performance 1J | Kurspotenzial |
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240 Monate · Überrendite vs. gleichgewichtetes Universum
Aktueller Querschnitts-Rang gegen den 240-Monats-Durchschnittsrang — große Lücken markieren Titel, die zwischen den Momentaufnahmen driften.
Histogramm der zusammengesetzten Scores über das Universum