对大部分不具备专业知识的人来说,投资是一件复杂且困难的事。他们需要花费大量的时间在股票、债券、基金、P2P、信托之间进行比较、筛选。通过各种渠道获取的信息混杂而不成体系,导致最终多数情况下对每一样理财产品都是一知半解。面对这种情况,很多有一定经验的投资者和投资领域的创业者把目光投向了量化投资领域。量化投资指的是运用统计学和数学方法建立模型,借助程序化交易手段,寻找高收益而且相对而言风险可控的投资策略。量化投资相对于传统定性的投资方式来说,有投资效率高、客观性强、不易受主观影响、风险数量明晰等优势。对于广大投资者而言,通过使用量化投资工具,可以看到策略的预期收益、风险系数、调仓条件、持有期限、投资比例等信息。根据这些信息,就可以在一定的范围内,使用无风险资产和风险资产的不同搭配,找到适合自己风险的承受能力的投资比例。但是,量化投资一样有其自身的门槛,其难点主要在于对数学模型的学习、理解和应用,以及编写程序的熟练性。虽然量化投资对比传统定性投资方式更能让理性的投资者接受,但如何让更多的投资者能够跨过这个门槛,是摆在广大投资人和投资领域的创业者面前的问题。我们希望能让用户从自己去分析辨别每个理财产品收益与风险的模式,变为让投资者结合自身的风险偏好、财务状况与理财目标进行资产配置。使投资变得科学、简明、高效。现代资产组合理论最初由美国经济学家马可维茨于1952年创立,是现代金融理论和投资理论的基础。以此为基础,在后台利用不同的策略、逻辑,搭建不同的量化投资数据模型,产生易于用户理解、使用的资产配置建议,能够较好地解决目前投资市场存在的矛盾。在未来会成为资产管理行业的重要发展方向。本论文将以中国上市公司A股市场股票为样本,对适合一般投资者的量化投资模型进行研究。论文共分绪论、理论基础与文献综述、理论分析和方案设计、实证检验与结果分析、主要结论和对未来的展望五个部分。通过理论分析,本文尝试构建了以马可维茨-均值方差理论为基础的量化投资策略。通过对因子选股法和马可维茨均值-方差策略相结合的策略进行历史回测,验证发现这种策略对比沪深300指数和等权重策略在投资活动中具有优势,这种优势在因子选股法本身就能获取超额收益时,成功率更高,存在通过对冲策略进行套利的空间。本文认为以马可维茨均值-方差模型为基础、设计量化投资产品有一定的可行性。另外与因子选股相结合的马可维茨优化策略,可以较为直观地反应投资风险。但是,本文也存在一定的不足之处。首先是策略模型的精细程度不够。由于目标在于对量化策略进行方向性的研究,本文研究策略的过程中,会有一些近似处理。其次,模型在参数优化方面还有很多有待改进之处,需要采用更庞大的遍历算法,对计算机程序处理环境和研究时间有更高的要求,通过往后的研究,会得到更优秀的产品。