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一般是靠谱的。
量化选股就是利用数量化的方法选择股票组合，期望该股票组合能够获得超越基准收益率的投资行为。
在《量化投资策略与技术》中，将量化选股策略为两类：第一类是基本面选股，第二类是市场行为选股。
量化交易真的有作用吗
量化交易是一种新兴的系统化金融投资方法，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，它能够利用计算机强大的运算力从庞大的股票、债券、期货等历史数据中回测交易策略的盈亏。那么在实际应用过程中，量化交易是好是坏？
量化交易是好是坏？
优点
1投资业绩稳定：因为量化交易业绩所依靠的通常是由很多次的大概率事件产生的利润积累起来的，达到它的要求才能够进人，从而极大地提高成功率。尽管它并不能保证你征一次都能够赚钱，然而它能够确定在一定长的时间里能够赚钱。也就是说，它靠概率取胜。这主要表现在两个方面：一是量化交易从历史数据中不断地挖掘有望在未来重复的历史规律并进行利用。二是依靠一组股票来获胜，而不是一个或者几个股票获胜。从投资组合理念来看就是捕捉大概率获胜的股票。而不是押宝到单个股票上。
2实现理性投资：在容易失去理性的情况之下帮助你保持理性，因而在市场反应过度、丧失理性的时候，量化投资能够克服人性的弱点，及时把握住时机。
3信息的处理能力强：个人交易行进人证券市场，而对市场各种信息必然会感到十分茫然，量化交易对信息的处理能力更强。当我们而对证券市场时，感觉它就如同大海似的，在茫茫的大海之中，要想持续地获取回报，就需要一个指引。而这个指引就是我们的交易模型，就像是茫茫证券市场航行时的GPS。
缺点
首先是一二级市场“级差”危机，其次是交易员操作危机，最后是系统软件的危机。
一二级市场的“级差”是整个套利交易的核心。在现有规则下，ETF套利模式分为两种：一种是通过购买一揽子股票，按照兑换比例在一级市场换得相应的ETF份额，然后在二级市场上将ETF卖出;另一种则与前者相反，是在二级市场上购买ETF份额，通过兑换比例换得相应数量的股票，然后在二级市场卖出股票。交易的顺序视股票价格、兑换比例、ETF份额交易价格的变动而决定。
由于股价的变动，ETF套利级差转瞬即逝，因此纷繁复杂的计算历程，目前业内由计算机完成，交易员通过设定计算程序并按照结果决定策略，又或者完全自动让系统在出现套利空间时自动交易，后者便称之为程序化交易。
又因为套利的空间非常小，通常只有万分之几，因此套利交易为了获取适中的收益，参与的资金量都比较大。如果交易员把握不当顺序做反，则投入将出现亏损，这便是级差危机。而为了控制这样的人为危机，券商一般提倡自动化交易，方向由计算机把握，交易员输入交易数量即可。
第二种危机是交易员操作失误，比如光大这次的乌龙指事件，有可能是交易员在输入数量的时候出现了失误。这同时也牵扯到第三种危机，系统软件危机，每个交易员在系统中都有相应的交易权限，包含数量、金额。光大本次涉及的金额坊间一度传闻为70亿元，而数量如此巨大的金额是如何绕过系统权限完成交易的？这个问题的暴露，也导致业内质疑光大风控并未做足。
其实任何一种投资方式都是有利有弊的，我们不能单纯地判定它是好是坏，以上就是关于它的一些优缺点，至于具体是好是坏，主要是看我们当前的实际状况和运用情况。
我从另个方面理解你的这个问题，如果有什么认识错误的我们在沟通。
1、量化交易能赚钱吗？
能。从量化交易其中的三个特点谈一谈。系统性、套利思想、和概率取胜。目前A股有3000多支股票，必然是存在错误定价、错误估值。如果单纯通过人力来索搜这个机会，当然也是能找出的，但其中的人力代价必然是高昂。相反，通过量化交易就能发现这个机会。问题就回到了套利可以赚钱吗？不一定每一笔都能，但长期来看必然是能的（获得超额收益）
2、量化交易相对其他方式能有什么优势？
纪律性。
目前，国内量化交易平台公司已经都发展不错了，给人耳目一新的便是Ricequant,从编程体验、数据、API来说，都能满足用户的研究、投资需求。现Ricequant量化已加入实时模拟 ( Paper Trading ) ，并在不久的将来加入实盘交易。国内的有一家平台，它的像素级的拷贝，圈内人也是人尽皆知的，不提也罢。
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