富国基金量化投资部苗富近日接受访谈，深度分享了量化选股的核心话题。
量化选股三大环节
第一阿尔法模型：对全市场5000多只股票打分筛选约200只未来表现可能更好的股票。第二组合优化和风险模型：在行业风格等维度做分散使组合更均衡。第三交易执行：根据实际情况选择部分股票交易节省成本。
经典框架vs AI方法
经典线性多因子模型从成长性盈利质量护城河估值等维度构造打分模型。公募量化更多使用基本面因子私募量化更多采用动量反转换手率等市场因素。AI量化选股模型通过神经网络从量价财务数据中直接寻找定价规律，甚至能发现人脑无法理解的高维非线性规律。
分散与锐度
分散和锐度不是反义词。成熟策略不追求单一维度极端，让分散承担组合稳定性让锐度承担超额收益来源。
策略失效与过拟合
可建立持续监控框架每天跟踪各策略表现设置波动率回撤等阈值。如果模型找到的是普适性定价规律未来仍有效，若只是短期规律进入样本外后可能失效这就是过拟合。
原文来源：新浪财经 – 富国基金苗富量化如何选股