港股打新的美丽传说

某乎还是某条，流传着一个神话，某大神前几年已经用港股打新方式年赚几十万。赶紧去了解，什么是港股打新？和A股类似，只要在新股上市前申购，只要中了，就可以获取该股的二级市场差价收益。而且，A股一年都难得中，但港股把中的几率放大了。

当大家都听信了这个传说，涌入港股打新的时候，却发现，传说很美好，但现实很残忍。

港股打新的美丽传说

现实的残酷

任何事都有不会总是完美无缺。港股打新还是和A股有很大区别，最关键的区别是，港股的新股破发几率也比A股大很多。也就意味着大家克服千难万险，在港股申购，运气好的时候居然中了，上市的时候，才发现自己手里的股票居然比刚上市的价格还高，破发了!

现实的残酷

如何解决这个问题

如何选取要申购的港股新股呢？回避掉破发的新股，申购上市后能挣钱，挣大钱的新股。答案来了，需要用人工智能技术来帮助我们。目前和人工智能技术结合最好的语言就是Python。下面

先介绍对应的人工智能概念，再具体讲解如何用Python来一步步实现。

人工智能的机器学习

本文采用的人工智能技术是机器学习。

人工智能的机器学习

机器学习是什么？

“从广义上来说，机器学习是一种能够赋予机器学习的能力以此让它完成直接编程无法完成的功能的方法。但从实践的意义上来说，机器学习是一种通过利用数据，训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。”

看了这个机器学习的定义，大家是不是能发现，这个机器学习能解决上述问题，能根据历史的新股数据预测出（未来）能赚钱的新股。

机器学习预测思路

机器学习如何来完成这个任务呢？采用机器学习的回归就可以。

什么是回归？来，给大家看个定义。

预测思路

“回归：从一组数据出发，确定某些变量之间的定量关系式；即建立数学模型并估计未知参数。
回归的目的是预测数值型的目标值，它的目标是接受连续数据，寻找最适合数据的方程，并能够对特定值进行预测。这个方程称为回归方程，而求回归方程显然就是求该方程的回归系数，求这些回归系数的过程就是回归。”

是不是看的想睡觉呢？结合港股打新的场景，用白话来给大家解读下。

每只新股都会有很多相关数据，这些数据包括上市前的数据维度，上市后的数据维度。上市前数据维度如下：

** 代码 **

** 名称 **

** 上市板块 **

** 申购起始 **

** 申购截止 **

** 上市日 **

** 询价区间港元 **

** 一手资金港元 **

** 超购倍数 **

** 承销商 **

上市后的数据维度会增加这些，

** 发行价港元 **
** 发行市盈率 **
** 绿鞋保护公开发售 **
** 超购倍数 **
** 首日涨幅 **
** 累计涨幅 **

最终目标就是用上市前的数据“推断”出上市后的涨幅，如果涨幅为正，说明不亏钱，可以申购。甚至，大家会倾向申购更大涨幅的新股。

但如何推断呢？这就需要用很多新股的上市数据进行训练建模，说白话就是，让机器学习能从众多的历史数据里发现哪些新股能挣钱，甚至挣大钱。然后将这些规律“浓缩”为模型，再将要上市新股的数据输入模型，去预测上市后的涨幅。

待续

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接下来的文章里，会详细介绍如何用Python取得港股新股历史数据，并在Python里将数据清洗转化为机器学习能接受的格式。然后选取合适的预测模型来预测涨幅较大的新股。最终回避掉破发的新股，最大概率能选中能有较大盈利的新股。