写量化策略需要有一些编程的基础，不会的可以找一个懂编程人来协助，以下量化交易中常见的策略：

1.海龟交易策略：这是一种趋势跟随型的自动化交易策略，通过判断市场趋势并跟随这一趋势进行交易。它在入场条件、仓位控制、资金管理、止损止盈等各个环节都进行了详细的设计。

2.阿尔法策略：旨在通过选股和市场时机的把握来获得超越市场基准的收益，属于传统的基本面分析策略。

3.多因子选股策略：通过分析与收益率最相关的指标来构建股票组合，以期望在未来一段时间内获得超额收益。

4.双均线策略：使用两条不同天数的移动平均线来判断买卖时机，当短期均线上穿长期均线时产生买入信号，反之产生卖出信号。

5.行业轮动策略：利用不同行业之间的强势时间错位进行切换，以达到投资收益最大化。

6.网格交易策略：在一定价格区间内设置多个买卖点，以捕捉市场的小幅波动。

7.CTA策略：主要交易股指期货、国债期货、大宗商品期货等，是目前应用广泛的策略之一。

8.高频交易策略：利用高速算法在极短时间内进行大量交易，以从微小价格差异中获利。

9.均值回归策略：基于价格会围绕其历史平均值波动的假设，当价格远离平均值时，预计它会回归到这个均值。

10.动量策略：基于价格的趋势，认为价格趋势会延续一段时间，通过计算价格的变化率或其他趋势指标，产生买入或卖出信号。

11.市场中性策略：通过同时进行买入和卖出，以利用市场的相对强弱，基于两个或多个相关资产之间的价差或相关性，产生交易信号。

12.统计套利策略：涉及到使用统计方法来识别价格行为的模式，交易者可能会利用协整、时间序列分析等方法来识别并利用市场价格差异。

13.AI人工智能机器学习类策略：应用机器学习和人工智能技术，使用复杂的算法模型来分析大量数据，以识别交易机会。

这些策略各有特点，适用于不同的市场环境和投资者的风险偏好。量化交易策略的选择和应用需要考虑到市场的具体情况、数据的质量、模型的稳定性以及风险管理等因素。需要注意的是，这些策略并不是一成不变的，随着市场的变化和新技术的发展，量化策略也在不断进化。因此，投资者在实际应用时需要不断调整和优化策略。

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