
将与量化方法结合构建投资策略,可以从以下几个方面入手:
因子选取与筛选:从基本面分析中提取核心指标作为量化因子,如反映企业盈利能力的、体现偿债能力的资产负债率、衡量成长能力的营收增长率等。利用量化手段,通过相关性分析、显著性检验等方法,筛选出与关联度高、稳定性强的因子。例如,通过计算因子与股票的相关系数,剔除相关性低的因子,保留能有效解释的因子。
构建量化模型:运用统计分析模型(如多元线性回归模型)或机器学习算法(如随机森林、支持向量机),将筛选后的基本面因子整合到量化模型中。模型会根据因子的权重和相互关系,对股票的投资价值进行综合评估。比如,使用多因子模型,根据各因子的得分对股票进行排序,选择排名靠前的股票构建 。
动态调整与验证:基本面信息会随时间变化,定期更新基本面数据,重新评估因子有效性和模型表现。同时,利用历史数据对结合后的策略进行回测,根据回测结果优化模型参数和因子组合,确保策略在不同市场环境下的适应性。
发布于2025-4-26 21:01 武汉

