不打听内部消息,也不用学会跟庄,全靠数据和模型。证券投资中,量化投资是与基本面分析、技术分析不同的分析方法。它更多的是利用计算机技术和数学建模去完成投资策略和投资理念的过程。众所周知,由各种因素导致的我国股市熊长牛短的情况,使得众多股民对股市大失信心,尤其是2008年的金融危机以后。然而与此同时,美国的数学奇才——James Simons(即詹姆斯·西蒙斯),凭借其优异的数量化投资能力,连续20年、年赚60%、从未出现亏损,夺得了国际投资界“对冲之王”称号。中国自2004年8月27日第一只量化基金产品诞生以来,到2013年底,共有59只量化基金面世,总规模约为500亿元。由此看来量化投资仍处于初级阶段,有关量化投资策略使用效果研究以及对国内并不多见的量化基金这类产品研究也如雨后春笋般地多起来。虽然中国的量化基金市场相对于欧美发达国家在数量和规模上仍有很大差距,但随着越来越多的创新产品的逐步推出,交易监管制度的渐趋完善,及广大投资者金融知识储备的日趋丰富,相信中国量化投资一定会迎接快速发展的时期,其在国内市场应用前景不可限量。量化投资和定性投资相比,更能克服人性上的弱点,在获取信息和进行投资决策时体现更多的纪律性,更加科学。观察国内量化基金投资策略,投资标的同质现象颇为严重。究其原因,大多数寻找a的基金经理均参考多因子选股模型,容易忽略基本面,而行业因素和市场风格转换也毫无疑问会对投资绩效产生极大的影响。而熊市中,基金更多通过减仓以达到减少损失,自2010年中国推出股指期货来,本完全可以更多地配合股指期货操作采取市场中性策略增加收益,然而目前交易机制不完善和投资者知识匮乏,并不能像西方资本市场那样自由使用所有金融衍生产品使得投资收益最大化。同样的情况也出现在融资融券中,融资费率和融券数量的限制使得一些在熊市中也可获利的策略无法大展身手。论文从证券市场风格特征入手,对市场现有风格管理策略进行简要阐述,着手对市场普遍争议的大小盘风格轮动现象作出实证检验,实证表明市场确实存在大小盘风格轮动现象。进一步地将布林线策略运用到风格轮动管理中,在此以股票振幅对数差来刻画市场情绪。论文对多因子选股模型做出优化处理,创新提出通过多方面条件尤其是根据市场主导风格分别从中证100和中证500股票池中甄选出合理的有效因子,最后结合前面所有工作将多因子选股模型与布林线策略结合,实证结果证实能获得超越基准的收益。论文实证证实,我们构造的模型是能实现战胜市场平均收益的有效模型,也可以为基金公司等机构投资者的投资策略提供合理的建议。