目前市场上的量化策略大致分为两类。一类是以多因子模型为代表的大众化的量化策略，目前规模大、参与者众多，已经形成了明显的“红海”格局。在这一领域，模型和因子高度拥挤，策略显著趋同，导致边际收益正在下降。另一类则是以专业金融认知为底座，通过独立逻辑寻找市场规律和风格趋势，虽然小众却更具独特性和穿越周期的能力。

从人的角度和广义的层面来看，量化交易策略主要分为五大类：
1. 基本面量化：通过分析企业的财务数据、行业景气度、宏观经济指标等多方面的信息，筛选出有投资价值的标的。具体操作时，会用一系列财务指标，比如市盈率、市净率、ROE、营收增长率等，给股票打分排序，再结合行业轮动、景气度排名等方法，动态调整投资组合。这种策略在股票市场用得很多，特别适合价值投资者和机构投资者。
2. 资产配置量化：更受机构投资者青睐，它强调在不同资产类别，比如股票、债券、现金、商品之间动态配置，来平衡收益和风险。这个策略会根据各类资产的历史收益、波动率、相关性等指标，用模型算出最优配置比例，然后定期再平衡。它的核心就是分散风险，让组合长期更稳定。
3. 阿尔法量化：适合风险偏好小的投资者，它致力于在市场中发现并利用“超额收益因子”，也就是那些能带来高于市场平均水平回报的投资信号。这种策略通常会用大量历史数据，通过机器学习、统计分析等方法，不断挖掘新的有效因子。
4. 贝塔量化：目前市场上以风格择时指增策略为代表，该策略关注“因子贝塔”，通过“风格估值 - 动量 - 有效资金流”的三维框架捕捉因子贝塔，强调市场内在规律的识别，而非模型堆叠带来的短期超额。
5. 另类量化：文中未对其做详细说明。

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