发布时间：2023-06-14 16:20:57
序言：写作是分享个人见解和探索未知领域的桥梁，我们为您精选了8篇的股票投资策略样本，期待这些样本能够为您提供丰富的参考和启发，请尽情阅读。
从历史看，上证在2300点附近堆积了大量的筹码，而去年的9月到12月，在2260-2270点曾经有3个月的横盘期，并且形成了双头，所以我们初步认为，本轮行情的第一目标位在2270点附近，目前风险不大，可以继续操作股票，题材方面可以主要关注有色等周期股，国企改革和军工等题材可以中线关注。
看到市面上不少做股票策略的分析师，一直在不断的调整思路，来适应这个不断变化的市场。我们知道，09年以前市场最关注的就是经济基本面和宏观情况，导致了指数的大幅度波动，06-09年每年指数的波动幅度都超过100%，而到了10年以后，市场更加关注的是板块轮动和企业业绩，稀土，高铁等都是当年的强势行业。
时间到了2013年以后，指数的波动更小了，主题投资开始活跃，这个时候，我们看到了策略分析师更多的开始从事主题研究的工作，还有机构推出了美股印射这样的主题报告，从美股目前的流行投资标的来寻找A股可能会流行的投资标的，投资者也乐此不疲，于是出现了特斯拉热，细胞检测热，手游热等。但大家发现了吗，现在主题变化的速度比以往快了很多，以前一个主题概念可以炒作3个月，甚至半年，现在往往一个月甚至2-3周就结束了，这个就需要投资者有更快的反应能力。
【关键词】投资组合；日平均收益率；半绝对偏差；股票
投资组合理论是现代金融理论的重要组成部分，投资组合是指由投资人或金融机构所持有的股票、债券、衍生金融产品等组成的集合。投资者进行投资组合的主要目的在于分散风险并获得较高的收益率，可见，收益和风险是投资组合的两个重要因素。投资风险的计算已有许多方法，为不同偏好的投资者提供了风险度量选择，其中适用于风险厌恶型投资者的方法有：半方差[1]、半绝对偏差[2]、VaR[3]及CVaR[4]等下行风险度量方法。股票的投资收益率由于受企业、宏观经济政策、环境及市场等因素的影响而具有不确定性，在投资组合的理论研究中一般假设证券的收益率服从某种随机分布，但在实际市场运作中，收益率的分布函数是难以确定的，通常采用专家估计法，或根据历史样本数据采用资产价格差分的百分比和价格对数差分这两种方式来计算收益率。在股票市场的实证研究和交易实践中，人们往往使用一个交易期的收盘价来代替这一期股票的价格。由于股票市场价格行为是随机的，投资者会在交易期内任何时刻进行交易而非收盘时。为此，本文采用股票市场上的历史交易价格数据，根据每天股票的最低价和最高价构成的价格区间来计算股票的日平均收益率，由此计算出股票的预期收益率，并基于半绝对偏差风险函数得到投资组合的风险表达式，进而建立一个投资组合线性规划模型，为风险厌恶型投资者选择合适的股票投资组合提供参考。
1.日平均收益率
假定某只金融资产在时刻t的价格为pt，则单期价格差分的百分比收益率的定义如下[5]：
Rt=（pt-pt-1）/pt-1 （1）
K期百分比收益率为：
Rt（K）=（pt-pt-K）/pt-K
单期价格对数差分收益率（简称对数收益率）的定义为[5]：
rt=lnpt-lnpt-1 （2）
K期对数收益率为：
rt（K）=lnpt-lnpt-K
对数收益率比百分比收益率有更好的性质，而且在价格变动较大时，对数收益率比百分比收益率作为收益率度量更合理。K期对数收益率为该K期内各期收益率之和，于是，采用对数收益率有：周收益率为天收益率之和，月收益率为天收益率之和、周收益率之和，等等。
下面我们分别由公式（1）和（2）给出两个日平均收益率的计算公式。
设股票在第t天的最低价为at，最高价为bt，于是股票在第t天的价格区间为[at，bt]。任取x∈[at，bt]，y∈[at-1，bt-1]，则由公式（1）和（2）得到第t天的百分比收益函数和对数收益函数依次为（x-y）/y和lnx-ln y，由微积分知识，得到股票第t天的百分比日平均收益率为下列二重积分：
计算得到：
（3）
同理，第t天的对数日平均收益率为：
计算得到：
（4）
易见，对数日平均收益率具有与对数收益率同样的高频数据与低频数据的加法关系。于是，采用对数日平均收益率，仍有：周收益率为天收益率之和，月收益率为天收益率之和、周收益率之和，等等。下面我们采用对数日平均收益率（简称日平均收益率）来度量收益率。
2.投资组合模型的构建
设投资者有单位原始资金，不妨设为1，按投资组合X=（x1，x2，…，xm）投资到m种股票，投资比例满足x1+x2+…+xm=1，xj≥0（不允许卖空），投资者是理性且厌恶风险的，其目标是选择投资组合策略，能够获得一定的收益，且风险最小。
预期收益率计算：
假设我们拥有这m支股票K+1天的历史样本数据，由公式（4）计算出每支股票的日平均收益率，设第j支股票Pj在第k天的日平均收益率为rjk，则第j支股票的平均收益率（可以作为第j支股票的预期收益率）为：
（5）
由于日平均收益率从第2天开始计算，所以每支股票的日平均收益率数量为K，为了使模型简洁，我们这里忽略交易成本。于是，投资组合的预期收益率为：
（6）
风险值计算：
对于厌恶风险的投资者而言，可以基于半绝对偏差函数来计算投资风险。半绝对偏差是指投资组合的实际收益率低于平均收益率的绝对值，我们采用历史收益率与预期收益率的半绝对偏差来表示，即将投资组合的风险表示为：
（7）
投资组合模型：
根据投资者的目标和思想，可以建立如下投资组合模型：
（8）
在模型（8）中，R0表示投资者能够接受的最低收益率。
记：
显然，且当时：
当时：
因此等价于：
（下转第52页）（上接第50页）
于是投资组合模型（8）等价于：
（9）
模型（9）为一个有m+K个决策变量，K+1个不等式约束，1个等式的线性规划问题，它一定有最优解，模型的求解可以利用多种数学软件，如Excel、Lindo、Lingo、Matlab等予以实现。
3.实例分析
选取上海证券交易所和深圳证券交易所的8支权重股票（m=8）进行投资。8种股票包括：P1：万科A（000002），P2：中兴通讯（000063），P3：五粮液（000858），P4：中国石化（600028），P5：中信证券（600030），P6：包钢稀土（600111），P7：长江电力（600900），P8：建设银行（601939）。数据选择的样本期为2012年1月1日至2012年6月30日，样本容量为117个（K=116），时间跨度半年，数据来源于国泰安数据服务中心。根据这些历史交易数据，得到每支股票每天的价格范围（区间），然后按照公式（4）计算出每种股票每日的日平均收益率rjk，再由公式（5）得到每支股票的平均收益率（预期收益率）rj，这8支股票的预期收益率向量为（0.00158，-0.00147，-0.00012，-0.00117，0.00204，0.00022，0.00060，-0.00071）。将所计算出的rjk和rj代入模型（9），这个实例共有124个决策变量，利用Lindo软件来求解模型，得到R0可以取的最大值为0.002，最优投资组合见表1。
结果分析：比较8支股票的预期收益率与最优投资组合，可见预期收益率较高的4支股票：万科A、中信证券、长江电力和建设银行，它们的投资比例也大，其余4支股票预期收益率较低，它们的投资比例也小，甚至为0，由此表明，我们所构建的模型是有效可行的。
4.结论
本文基于日平均收益率和半绝对偏差风险度量方法，建立了在一定收益条件下极小化风险的投资组合线性规划模型。采用半绝对偏差方法度量风险，对投资风险进行了有效控制，满足了风险厌恶型投资者的要求；采用日平均收益率的算术平均值作为预期收益率估计值，更加贴合投资者行为，操作也较为简单；所建立的线性规划模型易于求解，符合投资者的实际心理感受，而且便于投资者在实际操作中加入交易成本、信息成本等。
参考文献
[1]Ouderri B N，Sulliran W G.A semi-variance model for incorporating risk into capital investment analysis[J].Journal of the Engineering Economist，1991，36（2）：35-39.
[2]Speranza M G.Linear programming model for portfolio optimization[J].Finance，1993，14：107-123.
[3]Philippe J.Value at Risk：The New Benchmark for Controlling Market Risk[M].Chicago：Irwin Professional Publishing，1996.
[4]Rockafellar R T，Uryasev S.Optimization of conditional Value-at-Risk[J].The Journal of Risk，2000，2：21-41.
关键词：双因子模型 量化投资 超额收益Alpha
1前言
随着我国股市体制改革，股票市场迅猛发展，股票投资新增账户和新股扩张飞速，截止到2015年7月，股票账户数已经突破2亿，两市A股约有多2700多只股票，并推行多种利好政策逐步为股票投资者铺平了道路。在牛短熊长的中国股票市场，众多依赖传统方法进行投资的投资者往往会损失惨重，此时利用量化投资策略以寻求较为稳定超额收益的投资方法愈来愈受到投资者青睐，其中尤其是超额收益Alpha量化投资策略广为受到关注。
2量化投资与超额收益Alpha投资策略
量化投资就是通过收集整理现有已发生的大量数据，并利用数学、统计学、信息技术建立数学模型对收集到的数据进行分析研究，从而构建最优投资组合以获得超额收益。简而言之，它是一个将传统投资理念、风险、收益等进行量化并付诸实现的过程。在国内量化投资起步较晚，但随着国内金融市场的不断对外开放并与国际接轨，在国际上较为盛行的金融研究技术也逐步在国内铺展开来，但目前投资策略的系统化研究仍是我国量化投资长远发展的薄弱之处。因此，更加系统的投资策略研究和实践成为当下迫切的需求。系统投资策略及组合能推动量化投资的快速发展，对中国金融生态系统的良性循环起到积极的作用。
所谓超额收益Alpha指的就是实际收益率中高于对应的预期收益率的超额收益部分，严格地来讲，超额收益Alpha是用来衡量一个在风险调整下由投资所产生的“主动收益”。超额收益Alpha量化投资策略主要来源于CAPM模型，在CAPM模型中，投资组合的收益率等于无风险利率加上风险溢价，只有承担更多的风险才能获得更高的收益。资产的收益主要取决于β值，β值越高，期望收益相对越高，β值越低，期望收益相对越低。
在CAPM模型的基础上，超额收益Alpha常被用来衡量基金的业绩，具体公式如下：α=HPR-Rf-βi[E（Rm）-Rf]。
其中HPR为持有期实际收益率，在众多的投资实践操作中已经得到证明，当选择股票投资组合适当时，股票基金能够获得高于市场平均水准的超额回报。随着资产市场的发展与成熟，超额收益的理念被广泛接受，从而促使愈来愈多的投资者采取投资组合主动管理的方式来获取超额收益，与之相关的策略称之为超额收益Alpha策略。
3双因子模型量化投资策略
不同的具有投资价值的因子（包括盈利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量和危险信号等类别）组合便构成了不同的因子模型，如单因子模型、双因子模型以及多因子模型等，其中单因子模型具有不可靠性且多因子模型建模较为复杂，双因子模型则以较高的可靠性且操作较为简便而受到重视。双因子模型典型的有盈利性和估值、成长性和估值、估值和价格动量、现金流和估值、估值和估值、盈利性和盈利性、盈利性和价格动量、估值和资产配置以及估值和危险信号等，其中盈利性和估值、成长性和估值、估值和价格动量和现金流和估值四种双因子模型效果最强。
3.1盈利性和估值
盈利性和估值是两个具有较强投资价值的因子，且两者在一定程度上相互孤立，盈利性用来衡量基本面，决定了公司资源的质量，而估值则是与市场因素（价格）相结合的基本因子，确定了投资者为这些资源必须付出的价格，这两个因子不论以什么顺序组合都是有效的。盈利性因子具有较好的普适性，能产生显著收益，具有良好的一致性和低波动性。
在众多的能反映盈利性和估值的因子中，可以选取进行自由组合从而构建双因子模型。其中由现金流价格比和现金投入资本回报率、企业价值倍数与投入资本回报率、市净率和经济利润、净资产收益率和市净率、投入资本回报率和市销率、现金投入资本回报率和市销率、现金投入资本回报率和价格资本、自由现金流加股息和净资产收益率以及市净率和经营性现金流比股东权益等组合最为常用。
3.2成长性和估值
所谓成长性是指公司收入或现金流产生能力的增加。分析成长性的目的在于观察企业在一定时期内的经营能力发展状况。成长性比率是衡量公司发展速度的重要指标，也是比率分析法中经常使用的重要比率。在成长性因子与估值因子结合时，估值因子则是确保投资者不会为公司的增长付出过高的价格，从而得到合理价格增长策略。
3.3估值与价格动量
投资者情绪对股价走势产生重要影响，而价格动量在一定程度上反映了投资者情绪。动量就是一种专门研究股价波动的技术分析指标，它以分析股价波动的速度为目的，研究股价在波动过程中加减速与惯性作用以及股价动静相互转换的现象。动量指数的理论基础是价格和供需量的关系，如果股票的价格动量为正，说明需求超过了供给，投资者情绪会变得更加积极。如果股价的价格动量为负，则表明供给超过了需求，投资者悲观态度会占据上风，转向看跌，估值倍数则有可能降低。因此价格动量因子常用于衡量投资者情绪和作出投资时机决策的重要工具。估值因子能反应股票的价格高低，但不能解释股票价格高低的根本原因。当估值因子与价格动量因子相结合时，能更好解释股票价格变化，弥补了估值因子不足之处。
3.4现金流和估值
在投资策略研究中的现金流指的是经营活动中的现金流，融资投资等活动产生的现金流不包括在内。现金流能反映公司盈利的真实性。当然单独使用现金流因子的投资策略有时候会失效，但与估值因子结合，能避免分析失效现象的发生。现金流因子能遴选出产生大量盈余现金的公司，而估值因子则确保投资者不会现金生成能力支付过高的价格。
4结后语
随着计算机技术的不断发展，量化投资在国内愈来愈受到投资研究者与实践者的青睐，基于实现超额收益Alpha的量化投资策略成为研究的重点。本文简单介绍了量化投资与基于超额收益Alpha投资策略，通过对盈利性和估值、成长性和估值、估值和价格动量和现金流和估值四种双因子模型进行阐述介绍了基于双因子模型的量化投资策略，为今后更加深入的基于双因子模型的量化投资策略对比研究提供参考。参考文献：
三大最核心要点
根据笔者理解，其中最最核心的要点主要有三个方面：首先是对资产是否便宜要有一个明确的判断，这是采取逆向投资策略的基础。判断的标准可能是非常简单的，借助一些普通的估值指标就行，而对于那些建立在很多预测或者复杂模型基础上得出的结论必须非常小心，很多时候用历史的眼光来看待资产价值的高低可能更有意义。
其次是克服心理波动，尽可能采用系统化的投资方法，逆向投资需要回避市场追逐的热门品种，因为这些品种反映的预期过高，一旦有负面消息的冲击，往往会出现大幅下跌，给投资组合带来巨大损失，而买入关注度低的冷门品种，即便遭受负面冲击，下跌幅度也较为有限。
最后是耐心，逆向投资要善于“守株待兔”，买入了价值被低估、市场关注度很低的品种，唯一需要做的就是耐心等待转机的来临，一旦机会到来，往往能获取理想的超额收益。因此，逆向投资需要有一个相对较长的策略执行期。
比股票更具可操作性
逆向投资策略不仅适用于股票投资，在固定收益市场上同样有很强的适用性，从某种意义上讲，债券投资过程中采取逆向投资策略，比股票投资更具有可操作性。
一方面，债券收益率中枢波动区间相对有限，价值的高估或低估比股票更加容易判断。在牛市和熊市中，股票估值的波动非常剧烈，有时会达到匪夷所思的程度，与之相比，债券收益率的波动可谓上有“天花板”，下有“地板砖”，债券收益率的上下限在实际情况中有很多可以参考的锚，比如，在国内债券市场上，资金成本对债券收益率的下限有明显的制约作用，政府债券收益率很难长时间低于回购利率，10年期国债收益率也很少低于1年期定期存款利率。
通胀是另一个重要的参考依据，尤其对于长期债券，其收益率的中枢水平一般是长期通胀平均水平再加上一个实际利率，债券的收益率围绕这个中枢水平波动，不会偏离太远。
对于信用债而言，企业盈利能力和贷款利率是非常重要的锚，1年期贷款利率下浮70-80%往往能作为大型央企发行债券的利率下限，而企业的ROIC、贷款利率上浮20-30%则一般能作为多数信用债合理利率的上限。给出了这些参考的锚，再适度运用一些简单的历史统计规律，也就可以大致判断出债券的收益率是否合理、是否已经调整过度，从而对各类债券的投资价值做出评判。
脱颖而出的14只基金
在经历了数年的牛市之后，国际市场最近血雨腥风，动荡不安。在截至3月26日的2008年以来回报中，美国市场上的国际中小盘价值基金平均下跌了12％，而投资于日本以外的亚太市场基金更是损失了25％。在收割了近5年丰硕的投资成果后，这些基金很可能迎来一个波动剧烈、回报摇摆不定的2008。
晨星筛选的美国国内股票基金的条件如下：
1．最近5年业绩表现在同类基金的前三分之一；
2．最近5年基金经理没有变动；
3．美国、加拿大以外的股票仓位占资产净值的15％以上；
4．现金资产比重在5％以下；
5．费率低于同类基金平均水平；
6．最低投资额低于1万美元。
根据上述条件可筛选出14只基金，如下表所示。这些国内股票型基金的海外股票仓位平均为21％，其中最高的是杰纳斯反向投资基金(Janus Contrarian)，其海外股票资产比重高达40．15％，与其国内股票投资几乎成分庭抗礼之势；海外股票仓位最低的是Marsico成长基金(Marsico Growth)，海外股票仓位为16.42％。这些基金所投资的海外股票相当广泛，既有投资者所熟知的跨国巨头如诺基亚和索尼，也包括新兴市场的成长型企业，如杰纳斯反向投资基金投资组合中的印度银行股票ICICI。由于篇幅限制，我们将挑选其中的基金进行阐述。
杰纳斯反向投资基金
(Janus Contrarian)
作为海外股票仓位最重的基金，杰纳斯反向投资基金在印度市场上走得最远。基金经理大卫・德克(DavidDecker)看好印度银行业和动力部门的投资机会，包括亚洲的房地产企业。自从2000年基金成立以来，大卫的投资业绩在大盘平衡型基金类别中居前列水平。基金最近5年的年化收益率达到惊人的24．68％，排名同类基金前1％，当然这跟基金较重的海外股票仓位有很大的联系。难能可贵的是，2008年新兴市场大幅动荡，如基金重仓的印度市场一季度下跌超过22％，但基金所遭受的损失仍低于同类基金。另外，基金的换手率只有28％，价值投资风格凸显。
Manning & Napier平衡基金
(Manning ＆ Napier Pro-Blend Maxm Tem S)
基金资深的管理团队由覆盖全球市场的研究员组成，该基金团队同时为Manning & Napier旗下的两只国际基金Manning & Napier海外(Manning & Napier Overseas)和Manning & Napier全球机会(Manning & Napier World Opportunities)提供投资建议。基金在2001～2002年的熊市中有着良好的业绩，在2008年一季度的市场动荡中，基金的表现再次超出同类基金。
Dodge & Cox股票基金
(Dodge & Cox Stock)
在经历2007年下半年以来次贷危机引起的市场大幅波动后，基金的业绩光环有所褪色，表现稍微落后同类基金，一大原因是基金在海外股票的较重仓位。但基金的长期表现依然良好，其最近5年的年化回报率为13．06％，排在同类基金的前17％；最近10年的年化回报率为9．01％，排名同类基金的前2％。基金的海外投资策略相对比较保守，跟杰纳斯反向投资基金重仓新兴市场不同，该基金海外投资集中在成熟市场。在基金19．48％的海外股票仓位中，投在欧洲和日本的成熟市场的资产比重占基金的19％，而新兴市场的资产比重不到0．5％。
普信个人策略成长基金
景顺内需成长 胜出
从过往长期业绩来看,景顺内需成长稍好一些。不过,作为两只不同类型的基金,它们其实并不具备太多的可比性。如果遇到牛市,景顺内需成长显然更占便宜;如果遇到熊市,宝康消费品股票仓位低、稳健的特点更具优势。对于激进的投资者来说,可以选择景顺内需成长或景顺内需成长2号基金。对于稳健的投资者来说,则可以选择宝康消费品。
目前国内主题消费类基金并不多,有景顺内需成长、景顺内需成长2号、宝康消费品、大成消费增值、申万巴黎消费增长、上投内需、银华内需、融通内需驱动等基金。在这些基金中,景顺内需成长和宝康消费品是比较出色的两只,它们谁更优秀?
收益能力PK
景顺内需成长基金成立于2004年6月25日,比宝康消费品基金晚成立近一年。尽管都是内需消费类主题基金,但是两只基金的产品设计也存在一些区别:景顺内需增长是一只股票型基金,宝康消费品则是一只偏股配置型基金。
景顺内需成长的股票投资策略是,优先投资于和经济增长最为密切的内需拉动型行业中的优势企业,股票投资范围为70%-95%,投资于债券的最大比例是30%。宝康消费品的股票投资策略是,长期持有消费品组合,并注重资产在其各相关行业的配置,适当进行时机选择,股票投资范围为50%-75%,债券为20%-45%。
从过往业绩看,截至1月18日,宝康消费品成立以来的收益率为432.85%,景顺内需成长尽管晚成立一年,收益率却达到472.92%。景顺内需成长曾经是2006年股票型基金收益冠军,因为业绩不错,还成立了复制基金,即景顺内需成长2号,是国内仅有的几只复制基金之一。从2009年的业绩看,也是景顺内需成长更好一些,该基金2009年的收益率达到89.68%;宝康消费品2009年的表现也不错,收益率达到83.92%,略低于景顺内需成长。
风险控制能力PK
从两只基金的产品设计看,宝康消费品由于是偏股型基金,设计上就比股票型基金景顺内需成长更加稳健一些。以2008年的熊市为例,这两只基金均损失比较大,不过宝康消费品的损失更小一些。
宝康消费品2008年亏损44.78%。景顺内需成长基金2008年的亏损达到55.13%,损失远远大于宝康消费品。基金经理在年报中检讨说,管理人对国内外经济形势恶化及证券市场下跌幅度估计不足,股票组合结构调整时机和力度不理想,导致基金投资收益不佳。
管理人PK
景顺长城基金公司成立于2003年6月12日,是国内首家中美合资基金公司,目前旗下共管理11只开放式基金。
关键词：大数据；量化投资；量化选股
中图分类号：F830 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2016）17-0106-01
量化投资理论是从20世纪50年代由马克维茨创造性地提出了用均值方差最优的数字方法来选择最优投资组合。由于当时对数据的处理量过大而复杂，因此，直到1990年后随着计算机被广泛使用，以量化作为核心的投资基金才逐渐超越传统的基金。量化选股策略是针对中国股票市场特性，从众多的指标参数中找出能够较为合理解释股票收益率的有效且不冗余的因子，并根据这些因子在选股策略中所占的权重来构建量化投资策略。随着信息技术的日异发展，资本市场深化改革步伐加快，证券市场间同业经营，居民消费等领域也迎来了信息数据量呈现几何级数增加现状。运用大数据思维分析众多股民的知识结构、行为习惯对股票投资形式的认知而形成固有模式思维，“大数据”思维正以不同形式、路径的方式影响着证券选股策略。大数据技术的战略意义不在于其庞大的信息数据量，而在于对含有意义的数据根据建模权重进行专业量化处理，帮助大家对于股票进行优化选股有着重要研究意义。因此，基于大数据思维模式分析多因子量化选股策略更加适用这样的市场，给投资者提供更好的参考模型。
作为量化投资界的传奇人物詹姆斯・西蒙斯，他曾因“用公式打败市场”的故事在金融界中为人津津乐道。在1989年由他创办的基金成立至今的20年时间里，该基金持续地获得了每年平均35%（扣除费用后）净回报率，而同期被称为“股神”的巴菲特每年平均回报率也才大约在20%左右。即使在金融危机的2008年，该基金仍然获得了80%的高额回报，“最赚钱基金经理”对西蒙斯来说无出其右。
目前，国内对量化投资策略研究还比较少，做量化交易的基金也相对较少，投资者对量化投资仍持怀疑态度。另外，中国目前的资本市场还不完善，做空机制以及金融衍生工具相对较少，股票市场上仍然采用T+1的交易模式，这些都导致了量化投资在中国市场的发展弊端。但是，随着股指期货等新的做空金融衍生工具的推出，量化投资开始走入“中国大妈们”的视野。
运用量化思维投资证券选股策略在国外已有四五十年。量化投资从无到有一直是很神秘的，人们把它叫做“黑匣子”。但是，当时的量化投资证券选股策略大多仅仅是数学模型，并不是人们想象的那么神秘。量化投资证券选股策略之所以弄得这样神秘是因为：（1）是为了保护其知识产权，防止侵权；（2）是为了防止其策略扩散后影响整个投资比率的失衡，缩短该策略的寿命；（3）是为了控制投资风险，如果该策略细节被投资对立面获得，则有可能会造成被动的投资效果。因此，投资公司、基金经理是不会说出其量化投资策略的。这是由于金融动荡中如果没有好的投资策略及对风险的控制力就有可能把老本亏个精光。
随着时间流逝，任何投资策略的盈利模式都会被市场所消化，量化投资策略也会随着时间的变化而改变。在量化投资证券选股这方面，重要的不是策略这一表面形式，而是掌握量化投资证券选股的研究模式。大家不必要去追逐那些形式的数学公式、策略模型，而应该根据现在大数据时代下对海量证券股票信息的合理分析整合，去学习、改进新的证券选股模式，以适应未来发展需要。
大数据时代的到来也给新形势下运用多因子量化模式选股带来极佳的发展机遇。
参考文献：
综合评价
博时上证超大盘ETF是一只被动指数基金，采取完全复制策略，即按照标的指数的成份股票的构成及其权重构建基金股票投资组合，并根据标的指数成份股票及其权重的变动进行相应调整，其跟踪标的指数为上证超大盘指数。该基金是博时在ETF方面的破冰之作，研究团队包括量化投资专家李勉群、王政，拟任基金经理张晓军已任职博时裕富基金经理1年有余，具备指数型基金投资经验。
博时上证超大盘ETF联接基金
综合评价
该基金是一只完全被动式指数基金，以博时上证超大盘ETF为主要投资标的，以不低于基金资产净值90％的资产投资于超大盘ETF。联接基金更适合于资金量较小的普通基民投资。
易方达亚洲精选
综合评价
易方达亚洲精选基金主要投资于在亚洲地区(日本除外)证券市场交易的企业以及在其他证券市场交易的亚洲企业(日本除外)，对以上两类企业的投资合计不低于股票资产的80％；而其他不高于20％的股票可以根据投资策略投资于超出前述投资范围的其他市场的企业。易方达亚洲精选作为QDⅡ发行暂停15个月后重启后的“破冰之发”，投资者可以给予适当关注。
华夏盛世精选
综合评价
华夏盛世精选基金属于股票型基金，投资于国内依法公开发行上市的股票、债券、资产支持证券、权证及中国证监会允许基金投资的其他金融工具。该基金以周期优选投资策略为核心，并辅以个股精选和积极债券管理策略。紧密跟踪中国经济动向，把握中国经济的长期发展趋势和周期变动特征，挖掘不同发展阶段下的优势资产及行业投资机会，追求基金资产的长期、持续增值，抵御通货膨胀。
嘉实基本面50指数
