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您好，量化基金通过 数据驱动的模型 替代主观判断，核心步骤包括：
数据收集与处理：采集历史价格、财务数据、宏观经济指标、舆情数据等（结构化 + 非结构化数据）。清洗数据并标准化，剔除异常值。
模型构建：设计量化策略（如多因子模型、统计套利、机器学习算法），定义买入 / 卖出信号。
多因子模型：通过分析 PE、ROE、动量等因子，筛选高预期收益资产。
统计套利：捕捉资产间的历史价格关系，当偏离均值时开仓，回归时平仓。
回测与优化：用历史数据测试模型有效性，评估收益、风险、最大回撤等指标。调整参数或因子权重，避免过拟合（模型仅适应历史数据）。
实盘交易：通过算法自动执行交易，减少人为情绪影响，高频交易策略可实现毫秒级响应。
量化基金的优势是纪律性强、覆盖范围广，但依赖模型有效性，存在市场环境变化导致模型失效的风险
发布于2025-4-29 18:04 杭州
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