本系列文章将会介绍如何使用DolphinDB优雅而高效地实现量化交易策略回测。

本文将介绍在华尔街广泛应用的多因子Alpha策略的回测。多因子模型是量化交易选股中最重要的一类模型，基本思路是找到某些和回报率最相关的指标，并根据这些指标，构建股票投资组合（做多正相关的股票，做空负相关的股票）。多因子模型中，单独一个因子的个股权重一般实现多空均衡（市场中性），没有暴露市场风险的头寸（beta为0，所以称之为alpha策略），能实现绝对收益。多个因子之间相互正交，方便策略配置，实现回报和风险的最优控制。另外，相比于套利策略（通常可以实现更高的sharpe ratio，但是scale不好），多因子alpha策略有很好的scale，可以配置大量的资金。多因子Alpha策略在对冲基金中的使用非常普遍。

未来的对冲基金发展方向，如果像美国市场一样发展下去，多空策略一定是最大的蛋糕。对冲基金的鼻祖是阿尔弗雷德，他是最早做多一篮子行业最好的股票，做空行业最差的股票。而在美国多空策略是对冲基金最喜欢的策略，在整个对冲基金策略中占比达到25%，而采取期货对冲的市场中性策略在对冲基金中只有2%左右的市场份额。

一星期共有5个交易日，故5天均线又被称为“周均线”。

信达证券统计了一份数据，

最后再跟大家讲一下我们怎么做基本面选股的。基本面选股跟价量的区别，就是我们输入的不一样，价量策略最大的竞争在于，所有人输入选股模型的数据都一样，所有人拿到Tick级别的做分析研究。做基本面，输入模型的信息是可以无穷无尽，过去主要用的是财务数据，而我们目前财务数据占到60%左右，40%是非财务数据，由于大数据和互联网时代产生的海量数据，我们会用到很多另类的数据。这些数据可以给你贡献超额收益，而且是比较高频的。比如可以我们情绪的因子可以用雪球的数据。海外甚至用卫星照片监控沃尔玛的停车场停车数量每天的变化来预测沃尔玛的收入增长情况。

比价策略同时也适用于并购重组标的的估值。举个例子，A上市公司一百亿市值，营业收入10个亿，利润1个亿，100倍PE,B上市公司并购一家与A公司同行业的小公司，该公司营业收入2个亿，利润2000万，购买该公司支付了两亿的成本(现金+增发股份合计)(十倍PE)，而二级市场享受高估值溢价，按比价原理来说，并购本身是低成本(十倍PE)购买公司，但是在二级市场上该公司本该享受更高的估值，该被收购公司按二级市场100PE比价来算，应当估值20个亿，所以，并购该公司带给B上市公司的估值提升，理论上应当带来18个亿的市值提升。这个例子比较简单，大概讲解了为什么并购重组对上市公司是利好，为什么大部分并购重组在不逆大势的情况下，并购出来都要上涨的逻辑，也为大家对并购重组的预期离场价格，做一个大致的比价测算。(当然，实际在运用的时候，还需要结合大盘的趋势和行业板块的趋势来综合判断)

本公司具有中国证监会核准的“证券投资咨询”业务资格，经营许可证编号为：941011J。

比价选股策略很多用于行业比价，本行业的某个标的和行业龙头比价，参考营业收入，利润的增速以及各自的绝对值比价。

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量化股票择时很像程序化的期货交易策略，根据技术指标（有时是基本面）确定买卖点。因此，股票量化和期货量化最大的共同点是都需要根据技术指标计时，但不同的是股票量化还需要考虑品种的选择。这是由它们自身的特点决定的。因此量化AI机器人就此诞生，用其中的代表着盈首量化的历史回测数据来看，有着非常耀眼的表现。股票有上千种，期货只有几十种。股票具有公司财务报表的基本数据。期货也有现货价格、库存等基础数据，但很难获取用于一般定量比较。股票量化策略与期货量化策略的异同

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