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。此外，周期性股票在扩张性货币政策时期表现较好，而在紧缩环境下则支持非周期性行业。行业收益差在扩张性政策和紧缩性政策下具有显著的差异。
拓展资料:
一、量化交易特点
1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。
2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。
3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。
二、量化交易潜在风险
1、历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失败，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是量化交易难以克服的。
2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。
3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。
4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。
5、单一投资品种导致的不可预测风险。本回答被网友采纳
A股市场的发展程度决定了当前市场上不可能存在完全量化的基金产品。量化从一开始也不是作为定性的对立面而提出的方法，它是将定性分析中的技术分析策略用模型固化，替代过程中可以用电脑进行的部分并将其效用极大优化。应该架设怎样的平台、构建怎样的模型、输入怎样的因子，都是建立在定性分析上的总结。而为了预防小概率事件的发生，还应该为模型配备精良的开发团队，包括定性和定量分析专家，来跟踪观测模型的合理度、与市场趋势的匹配度以及实际投资表现。
值得提出的是，大众投资者在接触量化投资基金时有所顾虑，一方面，是在A股市场欠成熟的环境下大众对新兴投资方法和模型可靠性的犹豫。另一方面，当前国内市场有效量化模型有限，为防复制，机构对其投资策略和构建理论依据往往遮遮掩掩不能透明化，这就增加了投资人对量化模型的担忧。
股票量化特点：
1）系统性
具体表现为“三多”。首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型；其次是多角度，定量投资的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；再者就是多数据，就是海量数据的处理。人脑处理信息的能力是有限的，当一个资本市场只有100只股票，这对定性投资基金经理是有优势的，他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的资本市场，比如有成千上万只股票的时候，强大的定量投资的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资机会。
2）套利思想
定量投资正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。定性投资经理大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个股票是可以翻倍的股票；与定性投资经理不同，定量基金经理大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。
3）概率取胜
这表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是依靠一组股票取胜，而不是一个或几个股票取胜。
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这种方法早在上世纪80年代就已经有人在尝试了,
量化说简单也简答,
例如你发现某种选股方法选出股票会涨不管你是长期持有,还是短线交易.这种方法是否好用,一般人就是去历史走势中去人工翻看,以验证.
量化就是把这个方法做成程序,然后让计算机去历史数据中回测,然后自动算出例如胜率,收益,回撤,风险等等.
如果收益很好,可以进行实盘实验,但人有可能执行力不够,量化还包括自动交易.
量化是提高炒股分析效率和交易效率的一种方法.
现在的量化已经很普及了,现在一般的行情软件都支持公式编辑指标,回测.现在就连手机版都可以使用自己编制的公式指标了.
例如下图指标手机版,自动画黄金分割线.
