证券市场中的量化策略分析源于计算机的使用与大数据的普及,拥有以下几个特点:第一,客观化交易,避免了人的主观情绪干扰,实现资金的平滑稳定增长。第二,量化策略分析可以提供详细的统计资料,通过对每一种投资策略进行长周期的全方位数据回测,可以识别该种投资策略长周期的有效性,用以规避会导致长期亏损的投资方式。第三,量化策略分析可以针对某一种特定的投资方法进行组合优化,通过数据检验,构建一种交易效果超过原有的投资策略的新的交易方法。本文旨在使用量化策略手段,对传统分析中的早晨之星做实证性的研究,对其原始的模型进行构建、测评、优化,并且最终构建一套测评结果优于原来的测评数据以及传统交易模型的量化策略。本文一共分为六个部分:第一部分为绪论,介绍本文的专业实践背景、研究意义、以及文献综述;第二部分为概述,包含对量化策略的简介、量化策略的基本结构、量化策略的检验方法;第三部分为实证性研究方案,采用通达信语言为基础,通过规定研究的测评目标样本、时间周期、买卖点探讨以及优化的方案和目标,构建清晰的优化思路,为下一步优化提供理论指导;第四部分为实证性研究记录,包含每一套模型检测的检测源代码,参数优化方案等,属于实证性研究的范畴,最终检测出所有检测条件跟胜率的相关性;第五部分为建模部分,使用第四部分的资料,构建一套具有较高胜率的交易模型。最终结果成功的构建了一套胜率和总盈亏比都超越传统投资模型的交易策略。该模型的最大回撤值小于传统的投资模型,并且该模型在投资期内的相对收益率比同期大盘指数涨幅要更强。