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风险提示：
相关策略产品内容仅供参考，用户应基于自己的独立判断，自行决定证券投资并承担相应风险，所有的交易操作过往业绩不预示未来表现，不构成投资建议，投资者据此操作，风险自担。
量化策略原理：
基于回归法（OLS）和打分法相结合的深度学习多因子选股模型。依靠数据挖掘技术为核心来自动构建机器学习选股模型与因子筛选过程。模型涉及到的因子包括：市场因子、系统性风险、业绩因子、资本运作因子、市值因子、动量反转因子、交投因子等。基于历史数据的统计分析，通过寻找那些与股票收益率最相关的因子，并基于套利定价理论，将多个影响因子进行组合，构建综合选股指标来筛选股票。 云策略的择时模型，则是基于各类公告事件、资金动向、技术指标等制定的策略和规律，以及次日机会、底部形态反转等对应的交易时机。实施实时动态的择时操作和做好止损保护（和及时止盈）。
量化策略缺陷：
1、由于对模型构建选择候选因子组合的要求较高，因而可能会出现一段时间没有适合操作股票的情况，并不是每天都有股票满足条件；
2、模型内部结构的复杂性也使得模型的运行过程难以用常规经济学逻辑来解释，因此该模型选股可能会出现较难理解的情况。
3、选股模型的小市值因子权重占比高，而且因为分散风险所以持仓不高，在银行券商等权重股上扬带动股指快速上行的阶段股票组合回报并不足以跑赢指数；
4、由于该模型的运行需要对计算设备以及运算时间有高的要求，因而在应对大盘或个股的突发黑天鹅事件不够及时，会有一定的缓冲时间，但仍有止损保护。
相关问题：
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