大数据与机器学习赋能下的量化选股模型深度剖析与实践探索

一、引言

1.1研究背景与意义

在当今数字化时代，金融市场数据呈爆发式增长，传统的选股方法已难以满足投资者日益增长的需求。量化选股作为一种基于数据和模型的投资策略，通过对大量历史数据的分析和挖掘，构建数学模型来预测股票价格走势，从而筛选出具有投资价值的股票。随着大数据和机器学习技术的迅猛发展，量化选股迎来了新的机遇与挑战。

大数据技术的发展使得投资者能够获取和处理海量的金融数据，包括股票价格、成交量、财务报表、宏观经济指标等。这些数据不仅涵盖了传统的结构化数据，还包括新闻资讯、社交媒体评论、研报等非结构化数据。据统计，全球金融市场每天产