量化选股模型:从多因子到基本面量化

量化选股已从早期的纯技术指标扫描,演进到2026年的深度基本面量化。这种模式结合了机器的高效处理能力与对行业逻辑的深刻理解。


一个典型的量化选股模型会首先进行“初选剔除”,过滤掉退市警示、流动性极低以及财务存疑的品种。随后,进入“多因子打分”环节。除了PE、ROE等财务因子,现在的模型会引入“研发投入强度”、“专利增长率”等代表成长质量的因子。


更高级的模型会进行行业对冲,通过做多一篮子优质股并做空行业指数,获取超额收益(Alpha)。在白描式的量化视角下,个股不再是情感的寄托,而是一系列数据标签的组合。


策略逻辑再严谨,也需要稳定高效的实盘环境来落地。当前,普通投资者获取专业交易通道的门槛已显著降低,以国金证券为例,10万资金门槛即可开通QMT/PTrade权限,其选股器支持海量财务数据与自定义因子的快速计算。同时,国金证券支持两融业务线上办理,并配备量化社群专业答疑,助力投资者在选股建模中精准定位核心价值。



温馨提示:投资有风险,选择需谨慎。

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