股票量化策略新视角解读：

**目录**

一、量化选股策略概览

二、Alpha与Beta新解

三、多因子策略新探

1. 多因子选股策略新定义

2. 多元Alpha因子类别

3. 资本资产定价新模型（CAPM）解读

4. 套利定价新理论（APT模型）

5. FF三因子模型新析

6. FF五因子模型新探

7. 因子挖掘新路径

8. 市值因子选股新策略案例

四、多因子策略流程新解

量化交易策略与市值中性化选股技术解析

1. 多因子策略流程新布局

2. 多因子策略关键环节

3. 因子挖掘新方法

4. 研究平台新工具

五、因子数据处理新策略

1. 极值处理新理念

2. 去极值处理新方法

3. 分位数去极值新应用

4. 中位数绝对偏差去极值新技巧

5. 正态分布去极值新策略

六、因子数据处理新方法

1. pe_ratio标准化新实践

2. 标准化流程新实现

七、因子数据处理新思路

1. 市值中性化处理新论

2. 去除市值影响新策略

3. 市场中性化新回归法

4. 回归法API新应用

5. 市净率与市值关系新案例

股票量化交易策略新视角：趋势交易与市场中性策略新探，两者均旨在追求超额收益，前者通过交易时机，后者通过选股实现。

**新视角解析：**

量化交易策略与市值中性化选股技术解析

Alpha与Beta新解：

1. Alpha收益难以获得，Beta风险易于规避。

2. Alpha代表精选个股，超越市场表现。

3. Beta指随市场行情波动，风险来临时规避。

多因子选股策略新探：

从基本面、技术面、公司层面、市场层面、外部环境层面等多角度挖掘因子，实现Alpha收益来源的多样化。

多因子策略的优势与理论来源新探：

多因子策略的优势在于多维度因子组合，收益来源丰富，可根据市场环境调整因子和权重，模型具有灵活性。理论来源涉及资产定价模型和套利定价理论，以及Fama和French的三因子和五因子模型。

因子挖掘与处理新策略：

因子挖掘包括因子数据处理、有效性检测、相关性分析、组合分析等环节，涉及去极值、标准化、市值中性化等多种数据处理方法。

因子挖掘新路径与案例分析：

探索因子挖掘的新路径，如通过研究平台API获取数据，结合去极值、标准化和市值中性化等处理方法，实现因子选股策略的新优化。