基本信息

---

下载

文档摘要

---

量化选股模型的构建与回测方法研究

引言

记得刚入行做金融研究时，总听前辈说“选股是门艺术”。那时候看分析师们对着K线图画趋势线，靠行业调研写深度报告，确实觉得这是经验与直觉的结合。但随着市场规模扩大、交易品种增多，传统主观选股的局限性逐渐显现——人工覆盖的股票数量有限，情绪波动可能干扰决策，历史规律的总结也缺乏系统性验证。这时候，量化选股的价值便慢慢浮出水面：用数据说话，用模型替代部分主观判断，通过历史回测验证策略有效性，似乎能为投资决策装上“科学的指南针”。

所谓量化选股，本质是通过数学模型和统计方法，从海量数据中挖掘驱动股价的关键因素（即“因子”），并构建规则化的选股策略。而回测则是用历史