要实现较高的超额收益胜率，策略设计和选择必须有所取舍，收益的稳定性和风险管理显得尤为关键。在这方面，通过量化多因子模型构建投资组合进行指数增强有显著优势。量化多因子模型是通过研究各种数据（包括基本面数据、交易面数据、网络大数据等）与股票走势的关系，提取和归纳出这些数据影响股票的规律，将其抽象为“因子”，再通过多个因子结合的方式构建可以长期超越基准的组合。
上面这段话可以用一组比喻来说明。主动管理型的基金经理就好比是“渔夫”，他们会精选有比较多“大鱼”聚集的区域，看准后用“鱼叉”捕鱼。因而，他们会优选几十只股票做深度研究，重仓超额收益突出的公司。采用量化投资策略的基金经理，则会做大量的数据分析和测试，找出具有某种“特质”、能跑赢市场的一篮子股票。因此，量化基金经理获取收益的方法是编织有规则、有纪律的“渔网”，捕捞到一网鲜活的“鱼”。而“渔网”的编织规则其实就是大家熟悉的各种因子，如价值因子、红利因子、成长因子、盈利因子等。
从这组比喻我们可以了解到，与主动选股通过对几十只个股基本面的深度研究精准制胜不同，量化模型挑出来的股票有几百只，收益更多来自于统计规律的大概率重现，相对比较稳定。同时，量化模型通过组合优化的方式，可以对风险因子进行精准约束，控制相对指数的偏离，实现跟踪误差的定量控制。
由于量化模型的超额收益主要来源于因子，所以因子的选择和构建极为重要。在构建量化模型的因子库时，我们坚持三个投资原则：第一是分散原则。如持股10股-20股，通过量化方法从股票相关的海量数据中提炼出多个选股因子，构建量化因子池。第二是因子相对直观，逻辑可靠符合投资规律，注重构建逻辑和金融学意义，对过度数据挖掘产生的因子保持谨慎。第三是因子之间的相关性要比较低，以达到组合配置整体效果稳定的目的。
具体到因子选择上，由于A股的投资逻辑越来越向国际接轨，预计过去效果较好的基本面因子在未来仍能延续较好表现，如成长、盈利等因子可以进行重点关注。而像行业、市值等对股票收益影响大，且效果不稳定的因子，则要在风险控制层面进行严格的偏离约束，以提高稳定性，降低波动。
投资的过程就是找出投资规律的过程
第一步就是通过财务数据找出符合条件的优质股票，方法有全市场选股，另外一个高效办法就是采用市场已有公认的白马股和细分龙头股票，然后按照财务因子重新筛选优化一边，按照季报年报财务数据自动二次筛选.提升持股质量。
第二部就是按照买卖逻辑，定性定量买入卖出股票池选出股票，如麻雀吃食，聚少成多，
买卖逻辑如追涨买入，低估买入，缩量买入，财务数据利润大涨买入等，按照基金风格逻辑.
说了理论，下面提供下实际的操作思路方法供各位参考：
1，选定股票池，如各细分龙头进入研究范围；提升持股质量；
2，进一步财务因子筛选，二次过滤；
3，采用每日换仓方法，每日不断测试因子有效性，避免拟合和概率成功，10年历史数据回测就是策略经过2500日左右测试检验；
4， 持仓5股、10股、20股50股不同持仓股票回测，避免股票数量太少，巧合；确保不同时间点不同数量买入都可以经受考验. 同时10股以上持仓也可以避免黑天鹅股票，哪怕10股持仓中有2股财务造假或者突发时间等，整体组合也才回撤20%，同时，黑天鹅股票也不一定全部价值毁灭，还是会剩余部分.同时多股持仓也可以增加上涨概率，毕竟谁也不知道什么概念板块会有利好，所以持仓分散也不一定是坏事.
5，10年不择时回测，全仓持有不论牛熊，全时间段考验策略性能.
6， 数据10年回测后再实盘数据验证，看逻辑因子设定后实际检验盈利效果符合策略预期再投入使用.
下面是一个按照这个思路创设的细分龙头股票量化回测不错，实盘也不错的策略数据分享：
量化多因子策略-
持仓股票池：各大细分行业龙头股票399只
策略主要逻辑：成长缩量反转
策略10年回测数据：年华33.64%，满仓不择时最大回撤38.92%，夏普1.15，信息比率1.17；
11年中1年跑输中证500指数5%，3年回撤跑输中证500指数1-5%
实盘验证数据：204天验证10股收益14.13%，回撤6.14%；
结论: 实盘走势符合策略逻辑预期.
附上量化详细数据
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