随着中国股市的发展,量化投资在我国的资本市场中已经成为了一种主流的投资方式。面对日益复杂的股票市场,基于传统主观判断的投资方式面临巨大挑战,而量化投资以其定性和定量的法则进行量化应用,打破了传统投资方法过于主观的局限性。量化投资策略最终的目标是寻找最优的Alpha模型,通过主动投资方式综合考量资产内在价值、交易和风险控制等多方面的因素,构建一个最大成功概率的资产组合和判断出最佳买卖时机,以取得收益的最大化。本文综合运用选股和择时策略来开展研究分析工作,并取得了较为可观的投资收益,这或许可以为其他量化投资方法提供些许思路。本文从国泰安数据库中选取了2011年1月到2018年3月的沪深300成分股的各项指标数据进行实证研究,在量化选股方面结合了排序法和逐步回归法这两阶段的筛选因子方法遴选出有效因子,在运用加权三分类支持向量机算法进行模型的构建工作,取得选股策略的投资组合并对比沪深300基准指数进行模型效果评估。在量化情绪择时方面,先运用主成分分析法构建了一个综合情绪指数,并通过协整关系和因果关系检验证明出情绪指数与市场基准指数的相互关系,之后运用趋势择时理论中的均线交叉方法构建出情绪趋势择时策略进行实证分析。从模型的实证效果来看,选股策略可以带来221.49%的超额收益率,24.78%的最大回撤率,跑赢基准指数的概率为76%。但通过情绪趋势择时策略对选股组合收益效果的提升和优化,投资组合的超额收益率提高了16.25%,同时它的最大回撤率也降低到11.68%。证明结合情绪趋势择时策略可以很好提高投资组合的收益率表现,同时也可实现降低投资风险程度效果,使得投资组合收益表现的更为稳健和低风险率。