一文读懂如何构建量化选股策略

此前文章《要也要？一文读懂指数增强基金》中有提到，量化选股策略是目前主流指数增强策略，发现有细心的同学提问：一个有效的量化选股策略具体是如何构建的呢？今天就给大家揭开构建量化选股策略的神秘面纱。 

六步构建量化选股策略

量化选股策略的构建流程通常可以分为以下几个步骤：

1）数据获取与处理，既包括量价、财务、一致预期等常规数据，也包括文本、舆情等另类数据，需要对数据做大量的清洗工作； 

2）单因子挖掘和测试，通过研究上市公司和行业的基本面、股票交易和市场情绪以及未来预期变化等因素，进而依靠人工逻辑和机器挖掘出有效的选股指标构成因子，再通过分组收益、IC、回归等方式进行因子测试； 

3）收益预测，使用线性模型或者非线性模型将多因子合成起来，对未来一段时间每只股票的收益率进行预测； 

4）组合优化，将个股的预期收益和风险约束条件——如行业风格因子偏离约束、成份股权重约束等等——输入到组合优化器中，优化得到目标组合； 

5）交易执行； 

6）业绩归因与策略迭代。

简单来说，量化选股策略其实并不神秘，大家可以理解为把主动选股时经常考量的指标与投资框架，用系统化的方式进行统计建模，按照构建的因子模型执行投资。 

当然构建一个量化选股策略首先要有灵感，灵感的来源包括投资书籍、学术文献、研报、调研、市场观察等等多个维度。有了灵感，接下来就要通过量化模型把它表达出来，并通过全面严谨的回测来考察这个策略的有效性。

AI助力量化选股策略迭代

量化选股策略构建好之后，对策略进行优化迭代也非常重要，因为市场是在不停的变化的，没有永久有效的模型。那么如何对策略进行优化迭代呢？ 

首先，可以通过对传统选股因子做精细化改进、构建行业特质基本面因子、用机器学习模型对量价因子进行持续挖掘等方式完成因子的持续丰富与迭代； 

此外，也可以通过AI建模的方式，将机器行业专家的成功经验转化为投资策略。人类对机器输出的学习结果，给出新的策略改进建议；机器模型再吸收历史经验与人类建议，衍生出新的策略分支，如此通过AI模型持续进化优胜劣汰，不断迭代； 

最后，也可以积极运用新的数据、新的方法，充分利用能获取到的海量数据，积极使用机器学习、强化学习、NLP等前沿技术方法以对策略进行优化迭代。 

总得来说，构建一个有效的量化选股策略的过程并不神秘但也并不容易，为了管理好一只指数增强型基金，基金管理人需要做到3点： 

1.需要有强大的数据中台与丰富的数据源为策略提供肥沃的土壤；

2.需要有领先的投研平台与强大的算力提高策略开发效率；

3.需要有系统的投研框架助力研究成果转化为产品业绩。

而对基金经理的要求更是让人望尘莫及，不仅需要有丰富的量化策略和因子储备，能够有效进行因子挖掘，快速适应市场变化；还需要有较强的主动管理能力，在严控主动风险和跟踪误差的前提下，追求高信息比率。

基金经理没有毫无道理的横空出世，背后都是不为人知的汗水艰辛。

写在最后

 通过上述介绍，想必大家对如何构建量化选股策略有了新的认知。量化基金能获得资本市场的青睐，离不开有效策略的构建和迭代，离不开强大数据和投研平台的支持，而AI等新技术的辅助更是如虎添翼。 

量化投资策略门槛相对较高，大部分普通投资者很难以凡人之躯，比肩量化团队，打不过就加入或许是更为现实的选择。

关注我，我会经常和大家交流关于量化投资的那些事儿的，谢谢大家，我们下期再见。

风险提示：本材料中包含的内容仅供参考，不构成任何投资建议或承诺。请投资者理性判断并独立决策，在投资金融产品或金融服务过程中应当注意核对自己的风险识别和风险承受能力，选择与自己风险识别能力和风险承受能力相匹配的金融产品或金融服务，并独立承担投资风险。投资有风险，入市需谨慎。

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