量化投资常见的必须掌握的策略有以下这些：
多因子选股策略
综合多个因子（如估值、成长、动量、质量、情绪等）对股票评分，选取高分股票构建组合。常用因子有价值因子（市盈率、市净率）、动量因子（近1/3/6个月收益率）、质量因子（ROE、毛利率）、情绪因子（分析师评级、社交媒体情绪）等。
指数增强策略
目标是在跟踪指数（如沪深300、中证500）的基础上，通过量化选股获取超额收益。实现方式包括约束行业/市值偏离度，结合多因子模型优化权重。
市场中性策略
利用股指期货对冲市场风险，仅保留alpha收益，波动率较低，适用于低风险偏好资金、对冲市场系统性风险。
动量与反转策略
动量策略是买入过去表现好的股票，卖出表现差的股票；反转策略是买入过去表现差的股票，卖出表现好的股票。在A股，反转策略长期收益优于动量策略，但需控制换手率与交易成本。
机器学习/深度学习策略
运用CNN、LSTM、Transformer等模型处理非结构化数据（如新闻、财报）。例如用CNN提取财报文本特征选股，LSTM预测股价短期走势。
事件驱动策略
利用特定事件（如财报发布、并购重组、高送转）前后的股价异常波动获利，不过事件窗口期短，需快速反应与严格风控。
统计套利与配对交易
寻找历史相关性高的股票对，当价差偏离均值时做多低估、做空高估股票。但在A股存在融券成本高、做空机制受限的难点，需优化交易执行。
趋势跟踪策略
跟随市场趋势买卖，市场上涨就买入，下跌就卖出。
均值回归策略
认为价格会围绕均值波动，偏离均值时就进行反向操作。

对于新手入门，可以从多因子选股或指数增强开始，逻辑简单、回测易验证；稳健配置可选择市场中性策略搭配红利低波ETF；高风险偏好者可以尝试机器学习与事件驱动组合，但需严格止损。

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