基于国内股票市场T+1和涨跌幅10%的交易制度,市场上一直存在专打涨停板的投资策略和资金力量,但是人们往往缺少客观的判断依据,以致追高套牢,损失惨重。本文想从常见的技术指标分类中,选择可操作的代表性的指标进行分析,通过近三年的大数据回测来寻找共同的特征点,以期构建针对涨停板能取得较大胜算的技术指标量化模型。本论文中,内容主要分为五个部分。第一部分对2018年的中国的股市变动情况做出了简要的判断,判断结果认为我国的投资者应尤为重视选对正确的股票,而量化策略能更好的帮助选对股票。因此,本文选题为基于技术分析的量化选股实证研究,目的是通过研究股票涨停板后未来短期的走势来构建较大胜算的技术指标模型。通过列出本文的研究框架、研究方法、研究创新及不足来为后文的模型实证研究做出重要的基础工作。第二部分通过对国内外的文献综述的引用,介绍了技术指标量化选股在国内外的发展过程。此外简要的概述了技术分析的分类和优势。第三部分,笔者对技术指标分析中的均线模型(MA)、超买超卖型模型(CCI)、能量型模型(CR)、成交量型模型(OBV)、趋势型模型(EMV)共五类指标模型进行了定义方面的阐述,同时对这五类指标模型的计算公式、计算方法、应用、策略做出了详细的介绍。这五类指标模型各有特点且互相差异,在后文的模型实证研究中,这五类指标模型都将被笔者所应用以进行涨停板股票的量化模型优化研究。第四部分中,基于前文对五类指标模型的阐述,笔者利用2016-2018三年的历史数据来对均线模型(MA)、超买超卖型(CCI)、能量型(CR)、成交量型(OBV)、趋势型(EMV)共五种指标的数值进行优化,通过与原有胜率进行对比,笔者发现五种指标的优化胜率差异很大,且在不同的系数限定时会有很大的不同结果。最后,笔者综合上述五种指标并进行各种组合来寻找比单个指标更大胜算的量化选股模型。第五部分中,基于前面实证研究的结果,笔者认为运用技术指标分析来进行涨停板量化选股交易可以取得比盲目随机追涨停板的交易更好的胜率,有助于投资者在实战中规避追涨的投机损失。同时,笔者也分析出了模型的问题及不足之处。