1. 研究目的与意义（文献综述）
1.1项目背景
股票市场上有很多种投资方式，大体可以分为技术分析与基本面分析[1]。技术分析指应用各种技术指标如均线、macd背离指数等，依靠股票的历史价格和历史成交量来对股票价格的未来走势进行预测；基本面分析则着眼于企业的财务指标，依靠对企业月报、季报、年报的信息挖掘，来选出价值被低估的股票进行投资。而量化投资，则是结合了两种分析方式，利用计算机的高速运算能力，来认为设定模型，自动选出具有投资价值的股票[2]。
量化投资起源于20世纪70年代[3]，它是一种以数据为基础，以模型为核心并且以程序化交易为手段的交易方式，其特点是自动化、收益稳定、换手率高且受人为影响因素小。量化投资在欧美已经应用了超过三十年，传奇对冲基金经理詹姆斯西蒙斯开创的“壁虎式投资法”在华尔街大放异彩[4]。
2. 研究的基本内容与方案
2.1研究基本内容
①以a股市场超过三千只股票为回测池，进行价量、基本面、财务、动量因子的测试，观察tbdf、ic、cumic等指标的变化，计算每一年的夏普比率、年化收益率、最大回撤。测试我们所拟定的因子是否为有效因子，能否区分出好股票与差股票。
②梳理量化投资在国内外的发展历程，总结量化投资的理论基础，例如capm模型、apt套利等等。
3. 研究计划与安排
1.准备阶段
（1）第八学期1-6周收集材料，查阅相关文献，确定具体选题。
（2）第八学期第7-8周整理材料，完成开题报告，掌握相关软件应用。
4. 参考文献（12篇以上）
[1] 陈健, 宋文达. 量化投资的特点、策略和发展研究 [j]. 时代金融, 2016, 29): 245-7.
[2] 李斌, 林彦, 唐闻轩. ml-tea:一套基于机器学习和技术分析的量化投资算法 [j]. 系统工程理论与实践, 2017, 37(05): 1089-100.
[3] 李斌, 邵新月, 李玥阳. 机器学习驱动的基本面量化投资研究 [j]. 中国工业经济, 2019, 08): 61-79.
