常见的量化交易策略分类及核心逻辑
一、按策略逻辑分类

趋势跟踪策略‌

核心逻辑‌：捕捉价格持续上涨/下跌的惯性，通过技术指标（如均线、MACD）识别趋势方向并跟随交易。
适用场景‌：单边行情（如牛市或熊市），需配合止损控制回撤。
子类案例‌：
双均线交叉策略（金叉买入、死叉卖出）；
动量策略（买入近期强势资产，卖出弱势资产）。

均值回归策略‌

核心逻辑‌：假设价格偏离均值后会回归，利用震荡指标（如RSI、布林带）捕捉超买超卖信号。
适用场景‌：区间震荡市场，需警惕趋势反转风险。
典型工具‌：
配对交易（相关性高的品种价差回归）；
布林带区间低买高卖。

套利策略‌

核心逻辑‌：利用市场价差或统计关系获利，要求低延迟执行和高精度风控。
子类案例‌：
跨品种套利‌：黄金与白银价差回归；
跨市场套利‌：同一资产在不同交易所的价差波动；
统计套利‌：基于历史数据挖掘资产间长期均衡关系。
二、按盈利模式分类

市场中性策略‌

核心逻辑‌：通过多空组合对冲系统性风险，收益源自选股能力或因子暴露。
实现方式‌：
股票多空组合（买入低估股、卖出高估股）；
因子投资（如价值因子、动量因子）。

高频交易策略‌

核心逻辑‌：在毫秒级窗口捕捉微小价差，依赖低延迟系统和高速行情接口。
适用限制‌：个人投资者因硬件和资金门槛难以参与。
三、按执行方式分类

被动型算法交易‌

核心逻辑‌：以最小化滑点为目标，按既定规则执行（如VWAP、TWAP）；
特点‌：适合大额订单拆分，避免冲击市场。

主动型算法交易‌

核心逻辑‌：动态判断交易时机，利用价格均值回归特性优化执行路径；
示例‌：延迟不利交易、加速有利交易。
四、其他补充策略

网格交易策略‌

核心逻辑‌：在预设价格区间内分批建仓，通过频繁低买高卖累积收益；
风险‌：单边行情可能导致浮亏扩大，需严格设置网格间距。

事件驱动策略‌

核心逻辑‌：基于财报发布、政策变动等事件预测短期价格波动；
技术依赖‌：自然语言处理（NLP）解析新闻和公告。

总结‌：量化策略的选择需匹配市场环境（趋势策略适合单边市，均值回归适合震荡市），并优先考虑风控模块设计（如止损规则、资金管理）。高频交易和套利策略对技术要求较高，个人投资者可侧重中低频策略（如趋势跟踪、统计套利）。