量化股票投资策略，核心是用数学模型+计算机程序替代主观判断，把“选股、择时、仓位”全部数据化、规则化。主流做法分三步：

1. 数据层：清洗行情、财报、宏观、另类（卫星、舆情）等TB级数据，统一频率与口径。
2. 因子层：用统计或机器学习挖掘α。传统量价因子（动量、反转、波动）、基本面因子（ROE、营收增速）、高频微观结构（订单薄斜率）皆可；再经IC、IR、分层测试剔除过拟合。
3. 组合层：以收益-风险最优化为目标。常见模型：
• 多因子打分+行业中性和市值中性，构建多空或纯多头组合；
• 统计套利（配对交易、协整套利）；
• 高频做市/抢tick；
• 机器学习端到端（如LSTM预测5分钟收益）。

风控：单因子最大回撤<5%，组合杠杆≤2倍，实时Barra风控+动态调仓。
落地：用Python/R+CTP/A股极速行情，回测3年以上，样本外+Walk Forward验证，实盘先小资金跑3个月跟踪误差<1%再扩容。

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