1. 投资策略原理：量化投资策略主要是通过数学和统计学模型，对大量的历史数据进行分析，挖掘其中的规律和模式，并据此构建投资组合。这些模型可以涵盖市场趋势、估值、风险等多个维度的因素，利用计算机程序进行数据处理和分析，以更客观、系统的方式做出投资决策，减少人为因素（如情绪、主观判断等）对投资决策的干扰。

2. 数据收集与分析：量化基金的投资过程依赖于广泛的数据收集，包括但不限于股票价格、成交量、财务报表数据、宏观经济指标、行业数据等。通过对这些海量数据的分析，量化模型能够发现一些传统分析方法难以察觉的投资机会和风险信号。例如，通过分析公司的财务数据和行业数据，量化模型可以筛选出具有较高成长潜力或被低估的股票。

3. 交易执行方式：在确定投资组合后，量化基金通常会利用计算机程序自动执行交易指令。这种交易方式能够快速响应市场变化，及时捕捉投资机会，同时也可以避免交易过程中的人为错误和延迟。例如，当市场出现某种特定的信号时，交易程序会立即按照预设的策略进行买卖操作。

4. 常见策略类型

   • 多因子策略：选取多个对资产价格有影响的因子（如市盈率、市净率、盈利增长率等），根据因子的表现对股票进行评分和筛选，构建投资组合。

   • 统计套利策略：寻找具有稳定统计关系的资产对或资产组合，当这种关系出现偏离时进行套利操作。例如，当两只历史价格走势高度相关的股票出现价格背离时，买入价格被低估的股票，卖出价格被高估的股票，等待价格回归正常时获利。

   • 趋势跟踪策略：通过分析价格趋势，判断市场或资产的走势方向，当趋势确立时进行相应的买卖操作。例如，当股票价格突破某一关键阻力位且呈现上升趋势时，买入该股票；当价格跌破支撑位且趋势向下时，卖出股票。

   
   

成都众州量化 量化策略基金