量化选股策略是量化交易中的重要组成部分，除了上文提到的，还有以下几种常见策略：

1. 事件驱动选股策略

   原理：该策略基于特定事件对股价的影响进行选股。例如公司发布重大业绩公告、并购重组、政策利好等事件，往往会对公司股价产生短期或长期的影响。通过对这些事件的提前预判或及时捕捉，选择可能受益的股票进行投资。

   案例：当国家出台新能源汽车补贴政策时，相关新能源汽车产业链上的公司，如电池供应商、充电桩制造商等，可能会因政策利好而迎来业绩增长预期，投资者可基于此选择相关股票。

   局限性：事件的发生具有不确定性，难以准确预测，且事件对股价的影响程度和持续时间也较难精准判断。

2. 技术指标选股策略

   原理：利用各种技术指标来筛选股票，如相对强弱指标（RSI）、随机指标（KDJ）、布林带等。以RSI为例，当RSI值低于30时，通常被认为股票处于超卖状态，可能有反弹机会；高于70时，处于超买状态，可能面临回调。

   案例：若某股票的RSI值连续多日低于30，且股价出现企稳迹象，可考虑买入。

   局限性：技术指标往往具有一定的滞后性，且在不同的市场环境下，指标的有效性会有所不同。

3. 机器学习选股策略

   原理：运用机器学习算法，如决策树、支持向量机、神经网络等，对大量的历史数据进行学习和分析，挖掘数据中的潜在规律和特征，建立选股模型。模型可以综合考虑多种因素，如财务数据、市场交易数据、宏观经济数据等，来预测股票的未来走势。

   案例：通过神经网络模型，输入多只股票的财务指标、市场行情等数据，模型经过训练后输出对这些股票未来涨跌的预测结果，投资者据此选择预测上涨概率高的股票。

   局限性：需要大量的数据和强大的计算能力支持，模型的训练和优化过程较为复杂，且可能存在过拟合问题，导致模型在新数据上的表现不佳。
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