在金融行业中，量化投资是利用数学模型对市场进行分析，构建投资组合，并基于数据与算法自动执行投资决策的一种方法。从给定文件内容中提取的知识点可以概括如下：
1. 量化投资策略分析：报告通过对2017年中国A股市场量化选股因子失效情况进行分析，指出了量化投资在股票市场分析中的具体应用。分析表明，在合理的行业划分和剔除微型股影响后，五大类因子构建的行业内选股模型在样本内外均取得了稳健的回测结果，说明量化选股因子并未完全失效，而是部分因子在特定时间点失效。
2. 行业内选股的优势：报告指出行业内选股相较于全市场选股具有相对优势，可以避免不同行业间的固有差异，提高因子之间的可比性，这对于提升选股模型的准确度有重要帮助。
3. 行业内选股难点：虽然行业内选股具有优势，但行业内样本数量的不足可能导致统计意义的下降，进而影响整体的Alpha水平。解决这个问题需要通过基本面逻辑和行业配置模型来补充。
4. 科学的行业划分：一个科学的行业划分对于行业内选股至关重要，中泰时钟的二级行业划分方法被用来确保行业内个股属性相近。通过剔除次新股和壳驱动的微型股，分析常用估值、盈利、成长、技术和一致预期等因子在细分行业上的有效性。
5. 构建行业内因子选股策略：基于检测到的有效因子，构建行业内选股模型，构建行业中性的股票组合。根据行业划分和因子检测结果，构建了多空组合和市值加权的多头组合，并取得了样本外年化22.3%的相对收益。
6. 特色因子挖掘：报告提出通过寻找不同行业更领先、更高频的数据源，构建特色因子以挖掘新的Alpha来源。例如，券商的月度经营数据、制造业的销量和订单数据、周期品的价格等都可比财报数据更早地反映公司基本面变化，这是未来研究的重点。
7. 风险提示：报告中的因子回测结果都是基于历史数据得出的，并明确提示投资者在阅读报告后需要阅读正文中的重要声明部分。
报告的量化投资策略报告内容目录包括量化行业内选股的理论分析、分行业检测因子有效性、行业中性因子选股策略及未来研究方向等章节，系统性地阐述了量化投资在A股市场应用的各个方面。
同时，报告还包含了一系列的图表来辅助说明不同股票池的信息系数、行业划分结果、因子有效性、选股策略的表现等，帮助投资者更直观地理解量化选股在实际操作中的表现和效果。
这份由中泰证券发布的报告涵盖了量化投资中的行业选股理论、模型构建、因子检测、策略实施和未来研究方向等多个维度的知识点，为量化投资实践者提供了深入的理论支持和实践经验分享。
