说白了，频率就是能以多高的频率去下注
背后反映的是股票挖掘的能力
这个能力一直是被低估的
不仅非专业的散户、个人投资者缺乏这方面的训练
绝大多数基金经理也并没有一套挖掘股票的系统能力
而为了追求在长期获得较高的投资收益
显然必须具备在大量股票中批量筛选的能力才可以
有人说，如果我只拿着那么一两只股票（比如茅台）
也可以获得年化超过20%的收益，并不需要那么多股票
但问题是，你是怎么选出茅台的呢？
可能也要看过上百上千只股票以后才能选出茅台这么一只吧
（这里且先不论在10年20年前就提前预判到茅台的难度有多大）
打个不恰当的比方
没有系统批量筛选股票能力的投资
哪怕选中了几个大牛股
也好比只有1-2个明星球星的足球队
这一两个球星老去、离队，这球队就溃不成军
而具备批量挖掘股票能力的投资
就是一只有严格训练体系，能不断涌现出新的球星的球队
新老接替，生生不息
不知道大家是否有感觉
今年的投资
难度显然比去年和前年要大很多
假设不考虑这一波新能源
其实业绩跑在前面的基金经理
往往是能挖掘到一些不那么白的牛股的人
我们可以称之为灰马股
即不白，但可能也不一定很黑
比如交银的杨金金、华安的刘畅畅、宝盈的陈金伟、华夏的钟帅等
当然这些基金经理，不一定都有系统性的批量筛选方法
有的人是在市场浸淫日久，研究员时期研究过很多股票，储备较多
也起到了提供足够多股票可挖掘的作用
这个能力作为正常路径晋升的基金经理大概率是不具备的
基金经理在研究员期间，并不需要去筛选股票
每个研究员都有自己覆盖的行业
行业里的股票数量就那么多
一般从龙头看起
挨个捋一遍
晋升基金经理以后
大多也从熟悉的行业做起
当熟悉的行业没有机会的时候
就开始慢慢往全市场一个一个行业的拓展
这些过程都不涉及股票的批量筛选
无非是把研究员时期做的事情范围扩大一点而已
当然也会有一些人开始思考
他会发现某一类股票是他所特别喜欢的
因此开始以此为标准进行筛选
这就形成了系统性筛选的雏形
譬如，张坤发现他喜欢的公司都是质地特别优良的公司
质地就反映在公司过去的ROE上
因此以历史ROE为一个指标就能把不符合审美的公司过滤一遍
当然这样只是一个粗筛，不能简单作为投资标的
但筛下来之后，缩小了选股的范围，提高了选股的胜率
再譬如，一些喜欢做成长的基金经理发现
大的成长性机会的持续性往往很强
因此就筛已经体现出高成长性的公司
选择其中空间大的去买
这样的筛选就起到了提高实现收益效率的作用
（景气度已经起来了，不用左侧去等）
当然代价就是赔率会变低，毕竟不是左侧
再譬如，一些喜欢低估值的基金经理
以估值历史分位去筛
再在其中选择质量好、成长性高的股票
就能显著提高组合的赔率
上面讲的都是单一的指标的一个粗筛
算是最最最粗糙的系统性筛选股票的方法
实际操作中呢
往往是多个复合指标去筛
比如有些业务需要依靠人力的
可以用员工数量新增数去筛
有些用资本开支去筛
有些结合股价和公司营收增速去筛
有些用毛利率相对行业平均的变化去筛
等等
当然也不一定非要用财务指标
比如疫情之后普遍发生的一件事是国产替代
那么也可以去把所有发生国产替代的行业梳理一遍
相信也能发现很多优质的标的
比如去筛发出了收购并购公告的公司
如果是一种转型的信号
那么往往在公告发出以后追高买入
只要转型的空间大
也能在短期获得非常可观的收益
还有比如专门在新股里去筛
可以通过挖掘新股来获得收益
这个策略今年以来已经被各大机构广泛使用
开始还能发现很多优质股票上市第一天被大大低估
现在已经比较困难了
其实上面说的很多筛股票的方法是都是策略视角
即策略分析师所做的事
筛股票本身没有什么技术壁垒
拉一些数据，或者找一些主题
这个大家都会，没什么难度
（就如同用历史业绩筛基金经理一样）
所以这些方法都有拥挤度的概念
就是只要当这么做的人一多
那么这个方法就失效了
比如新股策略就是非常明显的逐渐失效的策略
真正难的是什么呢？
知道什么样的市场应该去用什么样的策略
以及不断更新想出新的策略
或者提出足够细化别人不好抄的策略
事实上，随着现在交流的便捷，信息的传播加快
对一只股票的胜率、赔率判断
大家如果聊差不多的专家，跟踪差不多的数据，得出的结论也不会相差太远
投资赚钱是正和游戏
但获得超额收益这事是零和博弈
你的投资方法论如果本身没有太多壁垒
那你注定不能持久的获得超额收益
能像巴菲特一样把公司看得深入、前瞻，毫无疑问是一种壁垒
能像索罗斯一样玩转金融市场的反身性，利用情绪赚钱，毫无疑问也是一种壁垒
能做好资产配置、宏观判断，同样是一种壁垒
能适应市场，知道什么市场该用什么样的策略，目前来看这也算是一种壁垒
因此频率可能是目前在四个维度里，更容易做出壁垒的一维
即找到适合自己而又难以复制的挖掘股票的方法
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