量化投资策略利用数据挖掘寻找低风险高回报的股票，一般可以分为以下几个步骤：1.数据获取：首先需要获取股票市场的历史数据，包括股票价格、财务指标、市场指标等多个维度的数据。需要注意的是，量化投资策略虽然能够利用数据挖掘找到潜在的低风险高回报股票，但市场本身存在不确定性和波动性，因此无法保证绝对的盈利能力。在实际应用中，需要根据市场情况和模型性能进行调整和优化。
量化投资策略利用数据挖掘寻找低风险高回报的股票，一般可以分为以下几个步骤：
1. 数据获取：首先需要获取股票市场的历史数据，包括股票价格、财务指标、市场指标等多个维度的数据。
2. 数据清洗与预处理：对获取的数据进行清洗和预处理，包括去除异常值、处理缺失值、数据平滑等操作，以确保数据的可靠性和一致性。
3. 特征选取与构建：根据量化模型的需求，选取适合的特征指标，并对数据进行特征构建，例如计算技术指标、财务指标、市场指标等。
4. 模型建立：根据选定的特征指标和数据集，建立量化投资模型。常见的模型包括基于统计学的模型（如回归分析、协整关系等）、机器学习模型（如支持向量机、随机森林、神经网络等）和深度学习模型（如深度神经网络、卷积神经网络等）。
5. 回测与评估：利用历史数据对建立的模型进行回测，评估模型的稳定性、盈利能力和风险控制能力。可以通过计算夏普比率、收益率、最大回撤等指标来评估模型的性能。
6. 优化与调整：根据回测结果，对模型进行优化和调整，包括特征选择、参数调整、交易规则调整等，以提高模型的稳定性和回报率。
7. 实盘交易：经过反复调整和优化后，将模型应用于实盘交易。在实盘交易中，需要进行风险控制和资金管理，包括设置止损点、仓位控制、动态调整等，以降低风险并提高回报。
需要注意的是，量化投资策略虽然能够利用数据挖掘找到潜在的低风险高回报股票，但市场本身存在不确定性和波动性，因此无法保证绝对的盈利能力。在实际应用中，需要根据市场情况和模型性能进行调整和优化。