量化选股

利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为

量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为，研究表明，板块、行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置，这也是机构投资者最普遍采用的策略。此外，周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好，而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显著的差异。

基本概念

量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为。

在《量化投资—策略与技术》（丁鹏著，电子工业出版社）中，将量化选股策略为两类：第一类是基本面选股，第二类是市场行为选股。

基本面量化

基本面选股主要有多因子模型、风格轮动模型和行业轮动模型三类

多因子量化选股策略

多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。多因子模型相对来说比较稳定，因为在不同市场条件下，总有一些因子会发挥作用。

风格轮动量化选股模型

风格轮动模型是利用市场的风格特征进行投资，比如有时候市场偏好小盘股，有时候偏好大盘股，如果是风格转换的初期介入，则可以获得较大的超额收益。

行业轮动量化选股模型

行业轮动与风格轮动类似，由于经济周期的原因，总有一些行业先启动，有的行业跟随。在经济周期过程中，依次对这些轮动的行业进行配置，则比买入持有策略有更好的效果。

市场行为量化

市场行为选股主要有资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势追踪模型和筹码选股模型

资金流量化选股模型

资金流选股的基本思想是利用资金的流向来判断股票的涨跌，如果资金流入，则股票应该会上涨，如果资金流出，则股票应该下跌。所以将资金流入流出的情况编成指标，则可以利用该指标来判断在未来一段时间股票的涨跌情况了。

动量反转量化选股模型

动量反转模型是指股票的强弱变化情况，过去一段时间强的股票，在未来一段时间继续保持强势，过去一段时间弱的股票，在未来一段时间继续弱势，这叫做动量效应。过去一段时间强的股票在未来一段时间会走弱，过去一段时间弱势的股票在未来一段时间会走强，这叫做反转效应。如果判定动量效应会持续，则应该买入强势股，如果判断会出现反转效应，则应该买入弱势股。

一致预期量化选股模型

一致预期是指市场上的投资者可能会对某些信息产生一致的看法，比如大多数分析师看好某一个股票，可能这个股票在未来一段时间会上涨；如果大多数分析师看空某一个股票，可能这个股票在未来一段时间会下跌。一致预期策略就是利用大多数分析师的看法来进行股票的买入卖出操作。

趋势追踪量化选股模型

趋势追踪是属于图形交易的一种，就是当股价出现上涨趋势的时候，则追涨买入；如果出现下跌趋势的时候，则杀跌卖出，本质上是一种追涨杀跌策略。判断趋势的指标有很多种，包括MA、EMA、MACD等，其中最简单也是最有效的是均线策略。

筹码选股量化选股模型。

筹码选股是另外一种市场行为策略，基本思想是，如果主力资金要拉升一支股票，会慢慢收集筹码，如果主力资金要卖出一支股票，则会慢慢分派筹码，所以根据筹码的分布和变动情况，就可以预测股票的未来是上涨还是下跌。

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