一、量化选股&主观选股
私募量化选选股的工具:海量价量数据挖掘、机器学习、人工智能、交易API接口。公募量化选股工具：财物数据、另类数据、逻辑分析、爬虫和信仰。
基本面投资是一种高级深度（信息系数），低投资广度的投资风格；而量化投资是一种低投资深度度（信息系数），高投资广度的投资风格。
基本面多因子策略优势：如果因子逻辑性强，每个因子都可以用基本面解释；收益高且稳定，相对指数的年化超额收益很乐观，策略风险低，各种风格基本中性，最大回撤小；策略生命周期长，失效风险低；市场容量大，；与市场主流价量因子策略相关性低。
价量因子：股票价格围绕着价值上下大幅波动，如果能准确的计算出股票内在价值，在股票低估的时候买入，高估的时候卖出，就能赚到估值回归的钱，如果在博弈中你的竞争对手失败退出博弈的话，你作为成功者的成功就难以持续。
为什么基本面因子生命周期更长：1.经过双重验证；2.有效规避过度优化和过度拟合。通过自上而下的逻辑推导和数据检验，缩小样本内外差异。
为什么基本面因子风险低：严格的中性。低风险的纯中性阿尔法，包括行业中性、市值中性和贝塔中性。
从三个维度构建基本面量化选股因子的优势：信息的深度，即大家都有的信息是否能挖到更深的深度。信息的广度，是否能拿到别人没有的信息。信息的速度，是否能够比别人更快的获得信息。
所以，基本面因子选股和价量因子选股都有其基本的逻辑规律，无论从哪个方面都可以获得超额收益。
二．另类数据和因子构建
1. 从企业利润的角度来看：会计利润小于税收利润时，账面利润质量较好，应买入；会计利润大于税收利润时，账面利润质量较差应该卖出。
2. 每年获选“最佳职场”的企业，股票市场的收益率是市场水平的N倍。
3. 没有满意的员工就没有满意的客户。所以一个公司的员工满意程度和公司利益挂钩。
通过另类数据和因子构建的产品，叠加之前的量价选股或者基本面因子选股，基本可以获得理想的收益。
