​​量化选股策略交易模型是通过数学算法与大数据分析，系统性筛选股票组合以获取超额收益的投资工具，其核心优势在于数据驱动的客观性、策略多元性（如多因子模型、动量反转等）及风险控制的自动化。​​

1. ​​多因子模型​​：综合市盈率、市净率等基本面指标与动量、波动率等技术因子，通过加权评分筛选股票。例如，低估值高成长股票可能被优先纳入组合，兼顾价值与成长性。
2. ​​市场行为策略​​：包括资金流模型（追踪主力资金动向）、动量反转模型（捕捉趋势延续或反转信号）等，利用市场情绪与交易行为规律短期套利。
3. ​​行业轮动与风格轮动​​：根据经济周期切换行业配置（如复苏期配置周期股），或捕捉市场风格偏好（大盘股/小盘股轮动），动态调整组合。
4. ​​机器学习与事件驱动​​：通过AI分析财报、新闻等非结构化数据，预测事件（如并购、政策发布）对股价的影响，快速响应市场变化。

量化选股需结合回测优化与实盘迭代，投资者应根据风险偏好（如短期交易或长期配置）选择适配策略，并关注模型对市场环境变化的适应性。