量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为，研究表明，板块、行业轮动在机构投资者的交易中最为获利的盈利模式是基于行业层面进行周期性和防御性的轮动配置，这也是机构投资者最普遍采用的策略。
随着A股上市公司越来越多，对投资者而言如何提前筛选出比较优质的公司建立潜力股票 池，然后再进行更为深入地研究分析成为一个日益重要的问题。量化选股模型的目标是扫描市场，挖掘基本面良好的公司，并建立潜力股票池。
量化选股策略总的来说可以分为两类：第一类是基本面选股，第二类是市场行为选股。基本面选股主要有多因子模型、风格轮动模型和行业轮动模型。市场行为选股主要有资金流模型、动量反转模型、一致预期模型、趋势追踪模型和筹码选股模型。
下面介绍一下常见的基本面选股中的三种方式：
多因子模型是应用最广泛的一种选股模型，基本原理是采用一系列的因子作为选股标准，满足这些因子的股票则被买入，不满足的则卖出。多因子模型相对来说比较稳定，因为在不同市场条件下，总有一些因子会发挥作用。
投资风格是指投资于某类具有共同收益特征或共同价格行为的股票，即某类投资风格很受欢迎，并且在某一个时间段内具有持续性和连续性。由于投资者的这种不同的交易行为，形成了市场风格，因此在投资中，利用市场风格的变化，进行轮动投资会比一直持有的效果好很多。
与风格轮动类似，行业轮动是另外一种市场短期趋势的表现形式。在一个完整的经济周期中，有些是先行行业，有些是跟随行业。例如，对某个地方基础设施的投资，钢铁、水泥、机械属于先导行业，投资完后会带来房地产、消费、文化行业的发展，这就属于跟随行业。研究在一个经济周期中的行业轮动顺序，从而在轮动开始前进行配置，在轮动结束后进行调整，则可以获取超额收益。
那么量化基本面选股有哪些优点呢？
1计算机对于输入的全部信息都会平等地加以考察.对 每个因素所发挥的历史作用都能进行精确的测量，也就是说，它在有限的信息范围内能做到准确全面的处理。
2以克服人性的弱点，它能够非常忠实地执行模型开发者所完成的理性的研究成果，而不受其他因素的干扰。可以得出唯一的、明确的，并且足够客观、足够理性的结论。
3可以大大减轻人脑的负荷，帮助人们进行更高效的投资。计算机程序可以同时处理大量的信息。例如数量选股模型可以在输入千万个数据后 快速批量地输出股票组合，显著提高投资者把握机会的几率。
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