常见的量化交易策略可按逻辑、频率、市场行为等维度分类，以下是主流策略类型及特点：
一、按策略逻辑分类
1. 趋势跟踪策略
核心逻辑：捕捉资产价格趋势（上涨/下跌），假设趋势会延续。
工具：移动平均线（MA）、布林带（Bollinger Bands）、动量指标（RSI）。
案例：海龟交易法则（突破20日高点买入，跌破10日低点卖出）。
适用场景：单边行情（如2020年美股科技股趋势），对震荡市效果差。
2. 均值回归策略
核心逻辑：价格偏离历史均值后会回归，适合震荡市。
工具：协整检验（如配对交易）、统计套利（价差收敛）。
案例：配对交易（同时买入低估股票A和卖空高估股票B，等待价差缩小）。
风险：极端行情可能导致价差持续扩大（如2008年金融危机中对冲基金的配对交易爆仓）。
3. 统计套利策略
核心逻辑：利用资产间的统计相关性（如行业ETF与龙头股），捕捉短期定价偏差。
方法：多因子模型、机器学习预测（如随机森林判断股价方向）。
案例：通过多因子模型筛选低市盈率、高股息股票组合，对冲市场风险。
4. 事件驱动策略
核心逻辑：提前分析事件（如财报发布、政策变动）对资产价格的影响。
数据来源：财报文本分析（NLP）、新闻舆情指数。
案例：财报发布前买入预期盈利超预期的股票，财报后平仓。
二、按交易频率分类
1. 高频交易（HFT）
特点：持仓时间毫秒级，依赖硬件速度和交易所深度数据。
策略类型：做市策略（提供流动性赚差价）、订单流分析（捕捉市场微结构变化）。
门槛：需交易所托管服务器、万兆网卡、FPGA加速硬件（成本数百万至上千万）。
2. 中频交易
特点：持仓数分钟至数日，结合技术面和基本面。
策略类型：日内波段交易（利用5分钟K线突破）、跨期套利（如期货近远月价差）。
3. 低频交易
特点：持仓数周以上，类似传统投资。
策略类型：资产配置（如风险平价模型）、长期趋势跟踪（如基于周线的趋势策略）。
三、按市场行为分类
1. 套利策略
类型：
期现套利：期货与现货价格偏离时对冲（如沪深300股指期货与ETF价差）。
跨市场套利：利用不同市场价差（如LME铜与沪铜套利）。
跨品种套利：相关品种间套利（如大豆、豆粕、豆油的“压榨套利”）。
2. 做市策略
目标：通过在买卖盘挂单提供流动性，赚取买卖价差（如期权做市商）。
关键：精确计算期权希腊字母（Delta、Gamma），动态对冲风险。
3. 机器学习策略
方法：用深度学习（如LSTM）预测价格趋势，或强化学习（RL）优化仓位管理。
数据：除传统行情数据外，纳入另类数据（如卫星图像分析商场停车场判断消费趋势）。
四、策略选择建议
普通投资者：从低频趋势跟踪或均值回归策略入手，用Python（如Backtrader库）回测，避免高频硬件门槛。
机构投资者：高频策略需投入硬件和数据成本，中频/低频策略可通过多因子模型分散风险。
风险提示：任何策略都有失效周期（如2023年量化私募整体收益分化），需动态调整参数或组合。
总结：量化策略无“万能解”，需结合市场环境、资金规模和技术能力选择，核心是通过历史回测和模拟交易验证逻辑鲁棒性。

发布于2025-6-10 14:11 西安