量化投资工具可以在多种市场状况下为不同客户提供千人千面的选股投资建议，这些量化工具的底层有众多强大的量化策略支持，而量化策略选股的本质就是因子筛选加算法。

举例来说，因子筛选就好比您在决定买房的时候需要考虑的五个要素，位置、品牌、学区、户型、物业。后来发现，如果五个要素全都要考虑，那市场上就剩下不了太多股票了。于是您开始抓取主要因子，从中选取了代表性最强的，而且相关性最低的三个因子，位置、品牌、学区。这个过程就是因子筛选。

而算法就相当于您可以对上面入选的三个因子的重要程度进行权重分配，比如位置0.5分，品牌0.3分，学区0.2分，并对每一套房产的这三个特征进行打分，最终得出各套房产的分值，选出满足您心中分数线的房产。当然这只是最简单的一种算法，您还可以加上更多额外的条件。

而量化投资工具的不同策略就是基于对不同的因子加以不同的算法，选出符合这个量化策略要求的排名最靠前的股票。比如戴维斯双击策略，就是通过寻找较低市盈率、高成长潜力的股票，待成长性兑现、市盈率相应提高后再换仓，以其不断获得承受效应的收益及实现股票业绩加估值的双击。

可能您要问了，开发出这么多的量化策略，他们之间肯定有孰优孰劣，为什么不可以直接选一个回测数据最好的进行使用了？这是因为市场形势是瞬息万变的，没有一个策略是永远适用于所有行情的。我们在不同的行情下显出更加优秀的策略或者策略组合来进行量化股票池的构建。好比您在买房的时候，不同城市有不同购房政策和购房考虑，没有一套买房标准适合于所有的城市。

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