量化投资策略基础构建你的投资蓝图

如果说量化工具是搭建投资体系的 “建材”，那么量化策略就是决定房屋结构的 “蓝图”。一个有效的策略能将分散的数据转化为可执行的决策逻辑，让投资行为从经验驱动转向规则驱动。在前文梳理完工具后，本文将解析三类基础策略的底层逻辑，用生活化的案例和简单数学原理，帮你理解 “策略如何赚钱”。

一、均值回归：市场的 “钟摆效应”

原理：如同钟摆总会回到平衡点，资产价格也存在围绕 “合理价值” 波动的特性。当价格偏离均值过远时，策略会押注其回归 —— 涨得太多则做空，跌得太多则做多。

数学逻辑：用过去 30 天的收盘价计算均值（μ）和标准差（σ）。当价格＞μ+2σ 时，判定为 “超买”；当价格＜μ-2σ 时，判定为 “超卖”。例如，某股票 30 日均价 50 元，标准差 3 元，当股价跌至 44 元（50-2×3）时买入，涨至 56 元时卖出。

案例：2023 年新能源板块经历剧烈波动，某基金利用沪深 300 新能源指数的均值回归策略，在指数偏离 2 倍标准差时调仓，全年超额收益达 8.3%。

优点：适用于震荡市，逻辑直观；缺点：单边牛市或熊市中易失效（如 2020 年白酒板块持续上涨，均值回归策略会反复踏空）。

二、动量策略：追涨杀跌的 “科学版”

原理：市场存在 “趋势惯性”—— 上涨的资产可能继续上涨，下跌的可能继续下跌。策略通过追踪近期涨幅（如 20 日收益率）筛选强势品种，赚取趋势延续的收益。

操作方式：每周筛选沪深 300 中涨幅前 20% 的个股，等权重买入并持有 1 周，下周再按同样规则调仓。这类似于体育比赛中 “押注卫冕冠军”，因为强者往往更易保持优势。

案例：2024 年 AI 板块爆发时，某量化基金用动量策略捕捉到算力概念股的连续上涨，通过 5 日涨幅排名动态调仓，两个月内获得 35% 收益。

注意：需设置止损线（如跌幅超 5% 强制平仓），避免趋势反转时大幅回撤。

三、多因子策略：给资产 “打分排名”

原理：单一指标（如市盈率）难以全面评估资产价值，多因子策略通过整合多个维度（估值、成长、流动性等）给股票打分，选择高分组合。

简单模型：选取市盈率（PE）、净利润增长率、换手率三个因子，分别标准化后赋予 30%、50%、20% 的权重，总分最高的 20 只股票构成投资组合。例如，A 股市盈率低（+30 分）、利润增速快（+50 分）、交易活跃（+20 分），总分 100 分优先入选。

优势：分散单一因子失效风险，适合长期配置。2023 年价值股与成长股轮动剧烈，某多因子基金通过动态调整因子权重，年化收益跑赢沪深 300 指数 12 个百分点。

结语

均值回归赚 “价格修复” 的钱，动量策略赚 “趋势延续” 的钱，多因子策略赚 “价值发现” 的钱。这些基础策略如同乐高积木，既可单独使用，也能组合成复杂模型。但需注意：没有 “万能策略”—— 均值回归在单边行情中水土不服，动量策略在震荡市中频繁止损，多因子策略则依赖因子有效性的持续验证。

注:文中案例均基于公开数据，不构成投资建议。投资有风险，入市需谨慎。