量化交易的策略主要包括：
    1. 趋势动量类策略：基于市场均衡理论，通过统计手段挖掘量价数据，计算资产价格，并实施交易策略。
    2. 多/空股票策略：在做多、做空部位上分别取得超额报酬，减少空头市场风险，通常运用杠杆。
    3. 市场中性策略：保持Beta为零，不受系统性风险影响，主要挑战是战胜交易成本和避免极端事件风险。
    4. 只做空策略：做空有问题的企业，只通过做空获益，但存在可执行性问题。
    5. 并购套利：在并购事件发生时或发生前布局，赚取套利价差。
    6. 可转债套利：赚取可转债与股票现货之间的定价差异。
    7. 固定收益套利：计算定价差异并做套利。
    8. 事件驱动：事件发生时做出判断，赚取利润。
    9. 信用类衍生品策略：发灾难财，别人的困难就是机会。
    10. 全球宏观：找市场周期、长趋势、判断转折，一般会搭配动态资产配置组合策略。
    量化交易的风险包括：
    1. 模型风险：模型基于历史数据和假设构建，市场环境动态变化可能导致模型失效。
    2. 数据风险：数据质量、完整性和准确性直接影响模型的有效性。
    3. 策略同质化风险：众多投资者使用相似策略可能导致市场过度反应或羊群效应，降低策略有效性。
    4. 技术风险：需要投资者具备一定的编程能力和计算机技术，技术风险是量化交易的一个重要挑战。
    5. 市场风险：量化交易无法完全消除市场风险，投资者需要关注市场风险，做好风险管理。
    6. 操作风险：由于交易决策是瞬间进行的，需依赖软件工程和定量分析，错误可能对策略产生重大影响。
    7. 执行风险：在实践中，为了降低执行风险，大多数交易员利用有形市场和暗池市场的组合。
    8. 经纪商风险：例如经纪商破产。

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