上节课我们简单介绍了什么是量化投资，量化投资在股票市场上的运用与主观选股策略的区别。那么量化选股是怎么做的呢？对于普通投资者来说，量化听起来总是跟数据和模型有关，理解起来有些抽象，显得十分“神秘”。

但其实量化选股并不神秘，其本质就是通过市场上一些有效的因素，比如价值投资、成长股投资、以及交易者行为预测等，结合起来形成一个有效的个股预测方法。

由于市场、风格、行业等难以预测，因此在实践中，预测个股的特有收益要比股票的全部收益要容易一些，绝大部分的主流量化选股研究也集中在这个方向上面。本节课我们就来了解量化选股的三个维度：

一、基本面研究

二、价量因子研究

三、市场参与者的行为分析

基本面研究

基本面研究主要是通过对公司的经营数据进行分析，结合市场价格对股票在市场上的相对价值进行评估，也就是评估股票是高估的还是低估的。

量化投研人员会对公司的各种经营数据，比如净资产、市盈率、现金流等一系列数据做分析处理，形成一些对个股未来价格有预测性的数据，也常称之为基本面因子。

从基本面研究角度来说，量化选股和主动投研是异曲同工的。比如基本面因子的选股，常见的一些因子会评估一个公司比起市场上的同类公司来说是不是估值更便宜，这和普通意义上的价值投资很象。另外一些因子会评估一些公司是不是比同类公司成长性更好，这又很象成长股投资。当然除了这些指标以外，量化投研人员会抓取更多的有效指标来预测个股的涨跌。

现在来说，量化投研比较擅长于对公开数据的研究，对新闻和突发事件的处理还有其他复杂信息的处理还落后于人脑，但人工智能和机器学习的发展在这方面最近有很大的突破。

价量因子研究

量化选股的第二个维度是价量因子的研究，就是纯粹用市场的交易数据，包括日级别和更细级别数据的研究来预测个股的涨跌，这个预测周期可短可长。

为什么能用交易数据来预测股票行为呢?本质上是因为交易数据反映了短期的股票供需。而通过对供需的分析，有两种典型的行为发生，一种是趋势型的交易，发现更准确的市场平衡价格，另一种是反转型交易，倾向于给市场流动性需求者提供流动性，而获得一个合理的回报。

举个例子，一个公募基金或者其他的长期投资机构需要调仓，可能需要调仓的总量比较大，做市商者不能满足机构的需求。这个时候价量交易者会提供更多的流动性，让长期投资机构顺利的在可控成本下完成调仓。价量交易者承担了短期的风险，提供了一个服务，长期来讲这个服务能获取一个合理的回报，这也是价量的选股模型能长期有效的一个主要原因。

市场参与者的行为分析

量化选股的第三个维度是通过对市场交易者的行为分析，这类交易主要通过对市场其他参与者的分析来获得超额收益。

这类交易主要通过对市场其他参与者的分析来获得一个超额收益。不管是一个股票的公司内部人员，还是覆盖这个股票的分析师，还是机构和个人投资者，都有各自的利益驱动。长期来说，这些市场参与者都会呈现一定的规律，而行为金融交易者希望通过这个规律实现盈利。

由于中国特殊的交易结构，比如T+1的交易制度、涨跌停板制度，以及中国股票市场的散户参与度较高，造成有些交易者可以通过交易者行为获得极高的超额收益，比如历史上著名的涨停敢死队等。量化选股在这方面的研究注重于可以推导出其他交易者行为的一些公开数据，而不是通过交易影响市场。

总的来说，量化选股和主动投研选股并没有本质区别，都是从过去的规律中找寻逻辑的合理性和相关性，而尽量减少偶然因素的影响。而且由于量化选股模型平均来说持仓周期要小于主动投研选股，当市场发生变化时，量化选股模型对市场的适应速度往往会更快一些。

那么量化投资具体都有哪些策略呢？在挑选量化投资产品时又该如何进行选择？请关注好买商学院的后续课程。

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