一种量化投资方法、装置、设备及存储介质

本发明公开了一种量化投资方法、装置、设备及存储介质，涉及量化投资技术领域，包括以下步骤：实时采集多只股票的价格数据，并根据价格数据获取不同股票的多个主成分因子数据；将不同股票的多个主成分因子数据输入至指数增强模型，多个决策树算法在决策树构建过程中自动生成区分特征，并基于区分特征对多个主成分因子数据进行分类，得到分类结果；AdaBoost算法对多个主成分因子数据的权重进行调整，并再次输入至多个决策树算法进行分类迭代；获取迭代后的不同股票的最终分类结果，根据最终分类结果选择多只股票进行买入和卖出投资。本发明可以避免高度相关因子对模型的负面影响同时减少计算成本。