中国证券市场历经三十余年,仍处于高速蓬勃发展的阶段,计算机技术与金融领域融合的不断深化,推动着资本市场向着智能化的方向发展。针对人类在投资中存在的贪婪、恐惧、侥幸等心理,量化交易使用数学和统计学知识进行数据分析并在数据支持的基础上进行决策,利用计算机技术进行交易,克服了人性中的部分弱点,避免了投资者主观情绪的影响,通过更理性、更规范、更科学的投资,实现稳定的资产增值。随着近几年人工智能领域的异军突起,利用机器学习模型预测股价走势等研究也为量化交易领域提供了新的发展方向和动力。本文首先对量化交易策略进行了数学抽象,结合多因子选股模型和板块轮动思想构建选股策略,建立因子指标作为选取股票池的标准,从股票数据中选取符合条件的股票。接下来构建牛熊市识别模型划分牛熊区间,并构建自动量化交易过程,包括股票选取、交易记录明细获取、资产净值计算、指标和收益计算几个算法,形成算法根据数据做出投资决策,按照固定规则进行股票买入卖出操作并计算各项指标和收益的完整自动量化交易过程。最后,设计智能牛市区间量化回测算法,在牛市区间内采用机器学习的思想对交易策略中的参数进行训练,得到收益表现最好的参数,并将其泛化到接下来的牛市区间内进行验证,对交易策略加以优化,并评估交易策略的收益和风险,提升交易策略创造收益的能力。针对传统量化交易策略中参数固定,无法准确找到股票卖点这一局限性,将机器学习的基本思想融入到传统量化交易策略中,通过算法优化交易策略中的参数并进行回测。设计的私募基金智能股票量化交易系统抓住私募基金投资门槛高、追求绝对超额收益的特点,选择仅在股市行情总体上呈上升趋势的牛市区间内进行投资,避开股市行情看跌、前景悲观的熊市区间,尽量避免进入空头市场,以获得更高的收益。通过将实验回测结果与沪深300指数进行对比验证,实现的私募基金智能股票量化交易系统可以在牛市区间内的一系列股票资产中做出收益表现较优的投资决策,算法实现了在股市投资中获得超额收益,为量化交易及其策略的研究提供了一些参考价值。