科技奖最多股票？
谢邀 这是一道好题，我做过类似题目，不过没拿到奖哈哈。 这个问题的核心是“技术交易周期”和“市场整体交易周期”的区别与联系。 从历史数据来看的话，技术交易周期要比股市整体交易周期领先6个月左右。也就是说，如果今年拿了哪个项目的技术交易周期奖，那么等到明年，这个技术在股市中基本能兑现涨势；反之，如果我们买了某个项目，等到明年，这项技术在股市中大概率已经见顶或者底部确立开始回升了。所以从长期来看，买这个奖项等于做多沪深300指数。
但是技术交易周期又分很多种，相同名字的技术指标或者说参数设置相同的指标算法，在不同的市场行情下表现差异很大。所以我们还需要判断具体的那个技术指标在哪个市场环境下表现更好。这里面就涉及到很多统计和选型的问题。 我曾经参与过某项技术交易周期的竞赛。当时选了1400多个技术指标，通过主成分分析法提取了两个因子（实际上就是两个维度），然后构建了随机森林模型预测下一交易日指数的点位。最后取得了当次比赛第三的成绩。虽然这个项目没有发行基金让投资者直接投资，但是里面的方法和思路还是可以借鉴的。
我个人认为，要评估一个技术指标好不好，需要考虑以下三个因素： 这三个因素相互影响，很难用一个客观的标准来衡量，所以我们只能尽量去接近完美。比如，我们设计了一个选股策略，通过过去的历史数据回测，发现每年都能跑赢大盘，这算是达到标准了吧……真的如此吗？其实还有很大的提升空间。
首先，我们选择的基准指数不对。沪深300代表大盘股的指数，而我们选的策略却是中证500代表的中小盘股的策略。其次，我们采用的时间窗口选择也不够优化，如果能调整一下，效果可能更理想。我们策略的参数估计也存在偏差，如果重新估计，结果可能会完全不同。
当然，还有一个最不可控的因素，就是我们选取的历史数据本身具有局限性。如果把时间窗口拉长，或者加入更多的指标，或者采用不同的方法进行回归，都可能改变之前的结论。所以，看似完美的策略，其实仍然有可能存在巨大的瑕疵，只不过暂时被历史数据掩盖了而已。