量化选股策略介绍、回顾与展望什么是量化选股策略？

量化选股策略是一种利用数学模型、统计分析和算法来系统性地分析市场数据、选股和决定股票组合配置的方法。

量化策略通常基于多因子模型，这些因子可能包括市值、估值、动量、质量、波动率等。通过这些因子的组合，策略旨在捕捉市场的不同维度，以期获得超额收益。随着技术的发展，越来越多的量化策略开始采用机器学习和人工智能技术来提高模型的预测能力和适应性。

什么是因子？

量化选股策略中的因子是指能够对个股收益差异进行解释的特征，它们能够解释投资组合的收益或帮助进行资产定价。因子的有效性主要看其预测能力，一个有效的因子是在某历史时间段内的数据所呈现出来的规律，并不意味着该规律在未来的市场中可以持续有效。

在量化选股模型中，因子一般可分为“风险因子”与“阿尔法因子”两大类：

1.风险因子：风险因子更强调风险来源，它们的解释能力很强，但往往缺乏预测能力。这些因子早期可能属于阿尔法因子，但随着时间的推移和市场的学习，它们的收益风险比快速下降，因此被称为“风险因子”。常见的风险因子包括市值、流动性、残差波动率等。

2.阿尔法因子：阿尔法因子更强调回报来源，更注重是否能预测未来个股的相对收益。这类因子一般能较为稳定地贡献超额收益，其构建相对较为复杂，或数据来源比较独特。一般来说，每家机构的阿尔法因子都有所不同，呈现低相关性。阿尔法因子按数据来源可分为以下几类：

（1）价量因子：价量因子又可按照预测周期分为短周期价量因子和中长周期价量因子，短周期多指高频和日内因子，中长周期一般持仓周期在1-20天左右。目前，中周期价量因子在A股的配置占比较高。如：价格动量因子，衡量的是股票在过去一段时间内的价格变化趋势。

（2）基本面因子：基本面因子是指基于公司财务数据和经营情况构建的指标，它们用于评估企业的内在价值、经营情况和盈利能力，如：估值、成长性、盈利质量等。

（3）另类因子：另类因子指的是非传统、非常规的数据源和变量，这些因子通常不包括在传统的财务报表或市场数据中，而是来源于更广泛的数据集，包括但不限于市场参与者情绪、消费者行为、供应链信息等。另类因子能够补充传统金融数据的不足，尤其是在传统数据稀缺或者信息滞后的情况下，另类数据能够提供更为及时和动态的信息。

量化选股流程一般主要可以分为5个主要的步骤：

1、数据收集与处理：量化策略的实施首先需要收集大量的市场数据，包括价格、交易量、财务报表等，然后对这些数据进行清洗和处理，以便进行后续的分析和建模。

2、因子挖掘与测试：通过历史数据，投研会挖掘出可能带来超额收益的因子，并对这些因子进行回测，以验证其有效性。

3、组合优化：在确定了有效的因子后，量化策略会通过组合优化算法来决定各因子的权重，以及在不同股票上的持仓比例，以达到预期的风险收益比。

4、风险管理：量化策略在追求收益的同时，也会通过各种风险控制措施来管理潜在的损失，如设置止损点、限制单一股票的持仓比例等。

5、算法交易：交易算法基于量化分析的结果，利用数学模型和统计方法来识别交易机会，并自动执行买卖指令。交易算法的核心目的是提高交易效率、优化执行价格等。

常见的量化选股策略主要有4种类型：

1、指数增强策略：旨在超越特定指数的表现，通常会在指数成分股中进行选股，以期获得相对于基准指数的超额收益。

2、纯量化选股策略：不依赖于特定指数，而是在整个市场中进行选股，这种策略的自由度更高，可以更灵活地捕捉市场机会。

3、市场中性策略：旨在通过构建多头和空头头寸来对冲市场风险，特别是系统性风险，从而使投资组合的市场风险敞口接近于零。这种策略的核心思想是利用股票或其他资产的超额收益（Alpha），而不是依赖市场的整体表现（Beta）。

4、股票多空策略：利用量化模型来构建多头和空头的投资组合。多头端，采用指数增强策略或量化选股策略；空头端一般持有股指期货、融券等。

量化选股策略的特点：

1.数据驱动：量化策略依赖于大量的历史和实时数据，通过数学模型和统计分析来制定投资决策，减少了人为情绪和主观判断的影响。

2.高度的纪律性：量化策略通过算法和计算机程序自动执行交易，避免了人为的犹豫和迟疑，确保了交易的及时性和执行的精确性。

3.交易效率：量化策略可以利用算法交易来优化交易执行，减少市场冲击成本，提高交易效率。市场冲击成本是指投资者在交易过程中，由于其交易行为对市场价格产生影响而产生的额外成本。这种成本通常与交易的规模和市场的流动性有关，主要包含两个部分：

（1）流动性溢价：指为了满足小额买卖委托（通常不超过最优买卖报价的委托量）交易的即时性而必须付出的溢价。

（2）价格反向变化：指当一笔大额买卖委托（通常超过最优买卖报价的委托量）进入市场时，股价可能发生相反方向的变化，导致投资者的买卖委托不能立即全部成交。此时，投资者只有提高买价（或降低卖价）以求全部成交，这种高于最优买卖报价的成本就是价格反向变化。

4.策略迭代快：量化策略可以通过机器学习和人工智能技术不断学习和适应市场变化，优化策略表现。

量化选股策略在某些特定的市场环境下容易获得超额收益，这些环境通常具有以下特征：

1.市场波动性较高：高波动性的市场环境可能为量化策略提供更多的交易机会和套利空间。例如，很多量价策略可以利用价格波动来实现超额收益。

2.市场流动性：流动性较高的市场有助于量化策略的执行，因为它们可以更容易地进出市场，减少交易成本和滑点。一般中小票的波动性大于大票，因此很多量化策略也更擅长在中小票捕获超额收益。

近年量化股票策略环境及表现

数据来源wind，格上研究整理，统计区间：2020/1/1-2024/4/3

2020年上半年，市场主要围绕疫情相关行业如医药生物、食品饮料等进行轮动；而下半年则切换到如电气设备、汽车、化工等顺周期行业。2020年对于股票量化策略而言，整体运行环境较为有利。年初疫情导致市场波动性增加，随后市场交易量激增，成长和动量风格表现突出，吸引了大量资金流入，推动了量化私募基金规模的快速扩张。

进入2021年，全球疫情反复、经济高低起伏，市场风格切换明显。上半年抱团赛道医药、食品饮料瓦解，新能源赛道成为新生力量。小盘股风格在年初以来重新占据优势，上半年量化策略超额显著，但三季度开始，市场风格轮动频繁，成交量显著下降，增加超额获取的难度。

2022年，美联储加息和美债收益率上行，影响了全球长久期资产的定价，对A股市场产生了压力，叠加疫情、俄乌战争等“黑天鹅”和“灰犀牛”的多重影响下，A股一波三折。市场风格频繁变化，且交易活跃度和波动性都相对较低，对量化策略获取超额收益的难度增加。

2023年，A股市场整体呈现震荡偏弱的格局，沪深300指数历史上首次出现连续3年下跌。全年风格上中小盘显著占优，但交投活跃度相比2022年继续下滑，波动水平处在低位。小微盘股逆势上涨，显著优于大盘表现，也成为了一些量化超额的来源。

量化股票策略当下适合配置吗？

宏观经济方面，2024年，尽管A股市场需要应对一些内外部的中长期问题，但考虑到中国政策空间较大、经济基础稳固、发展潜力充足，以及多个领域在全球具有竞争优势，市场整体表现预期不必过于悲观，机会可能会大于风险。

政策方面，预计中国政府将继续实施逆周期调节措施，加大政策力度以支持经济增长。同时，监管层可能会继续推出有利于投资者市场环境的政策，如“以投资者为本”的原则，以及强化市场监管，促进市场健康发展。

流动性方面，目前国内经济仍处于复苏阶段，货币政策预计将保持稳健宽松的态势，促进市场流动性充裕，对A股市场形成正面影响。其次，随着美联储结束加息甚至开启降息，外部流动性环境对A股的约束将明显减弱。流动性的好转，也会为量化策略提供更多的交易机会。

风格方面，在经济上行期，市场交易活跃度通常会有显著提升，且成长股往往表现更好。中小盘和成长股通常具有较高的交易活跃度，因此对于量化策略来说，随着市场环境的改善，特别是在震荡向上的市场背景下，量化多头策略有望同时获得市场Beta和超额Alpha收益。

[1]上海证券交易所研究中心。《上海股市的流动性和市场冲击成本分析》，2006年4月

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