多因子选股策略
综合多个因子(如估值、成长、动量、质量、情绪等)对股票评分,选取高分股票构建组合。常用因子有价值因子(市盈率、市净率)、动量因子(近1/3/6个月收益率)、质量因子(ROE、毛利率)、情绪因子(分析师评级、社交媒体情绪)等。
指数增强策略
目标是在跟踪指数(如沪深300、中证500)的基础上,通过量化选股获取超额收益。实现方式包括约束行业/市值偏离度,结合多因子模型优化权重。
市场中性策略
利用股指期货对冲市场风险,仅保留alpha收益,波动率较低,适用于低风险偏好资金、对冲市场系统性风险。
动量与反转策略
动量策略是买入过去表现好的股票,卖出表现差的股票;反转策略是买入过去表现差的股票,卖出表现好的股票。在A股,反转策略长期收益优于动量策略,但需控制换手率与交易成本。
机器学习/深度学习策略
运用CNN、LSTM、Transformer等模型处理非结构化数据(如新闻、财报)。例如用CNN提取财报文本特征选股,LSTM预测股价短期走势。
事件驱动策略
利用特定事件(如财报发布、并购重组、高送转)前后的股价异常波动获利,不过事件窗口期短,需快速反应与严格风控。
统计套利与配对交易
寻找历史相关性高的股票对,当价差偏离均值时做多低估、做空高估股票。但在A股存在融券成本高、做空机制受限的难点,需优化交易执行。
趋势跟踪策略
跟随市场趋势买卖,市场上涨就买入,下跌就卖出。
均值回归策略
认为价格会围绕均值波动,偏离均值时就进行反向操作。
对于新手入门,可以从多因子选股或指数增强开始,逻辑简单、回测易验证;稳健配置可选择市场中性策略搭配红利低波ETF;高风险偏好者可以尝试机器学习与事件驱动组合,但需严格止损。
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发布于2025-12-23 07:14



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