常见的股票量化战法有哪些？

在众多的股票量化战法当中，我们必须要提前在交易之前要有所了解，不然在执行交易的时候就不知道如何着手了，具体应该怎样去理解呢？如何真正实现量化交易的成功？具体大家可以从以下这些方法进行分析：

一、如何实现基本面量化

对于基本面量化来说的确数据是第一位的，真正生产环境可以work的策略都是必须有高质量的数据支撑。一般来说首先是资产配置模型，主要是根据宏观,市场情绪以及经济基本面等建模，优化股票债券和现金的优化配置比例，当然资产配置本身就是博大精深的，有很多可以研究。

但在具体的股票量化战法中对于投资标的比如股票可以利用量化的方法构建价值因子、成长因子、盈利质量分析因子、分析师估值因子、情绪因子,、市场动量因子等阿尔法模型，然后最后在风险模型的基础上进行优化和个股选择/组合构建等等方面，并且做好各种量化策略的执行。

二、如何提高量化选股策略

我们可将量化选股策略为两类：第一类是基本面选股，第二类是市场行为选股。目前市场中存在多种量化选股模型，如何量化选股关键在于所依赖的选股模型；然后通过量化投资组合去提高该股票组合能够获得超越基准收益率。

其实，在量化选股这一方面，也有很多辅助工具能够帮助大家去快速制定选股策略，然后也不需要自己再花时间去执行交易，直接委托自助下单即可。就比如说常使用到的股票数据接口系统来获取A股市场的十档行情，非常的方便，也是一种非常的高效的股票量化战法经典例子之一，就比如以下示例的文档：

StockQuoteRecord（十档行情快照）

字段名	类型	备注
stock_exchange	uint32	证券市场，见数据字典
stock_code	string	证券代码

created_at	int64	快照日期时间戳(毫秒)
status	uint32	状态：0-开盘前，1-开盘集合竞价，2-集合竞价至连续竞价，3-连续竞价， 4-中午休市，5-收盘集合竞价，6-闭市
prev_close_price	uint32	前收盘价
open_price	uint32	开盘价
latest_price	uint32	最新价
high_price	uint32	最高价
low_price	uint32	最低价
limit_up_price	uint32	涨停价
limit_down_price	uint32	跌停价
order_quantity	uint32	成交笔数
volume	uint64	成交数量
amount	uint64	成交金额
bid_volume	uint64	委托买入数量
bid_price	uint32	委托买入加权平均价
ask_volume	uint64	委托卖出数量
ask_price	uint32	委托卖出加权平均价
bid_price_detail	repeated uint32	委托买入价格明细(十档)
bid_volume_detail	repeated uint32	委托买入数量明细(十档)
ask_price_detail	repeated uint32	委托卖出价格明细(十档)
ask_volume_detail	repeated uint32	委托卖出数量明细(十档)

也就是说，股票量化选股战法中，直接通过股票数据接口的算法把你想要知道的个股情况实时数据采集出来，这就涉及到量化交易的算法，那什么是算法交易呢？算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易，是指通过设计算法，利用计算机程序发出交易指令的方法。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格，甚至包括最后需要成交的资产数量等，都能一一获取出来。