量化交易入门：几种常见的策略分类

　   量化交易的本质是对数据的处理和内在规律的探索，本文简要概括了市场上常见的量化策略类型。希望能帮助大家构建对量化策略的整体认识。

　   主要指传统二级市场，一般指股票二级市场和期货二级市场，现在也有一些数字货币二级市场可以进行量化交易 。

　   1、股票策略

　    一般根据是否对冲可以分为Alpha策略和Beta策略。

　   （1）Beta策略

　   为了获得绝对收益的策略，也可以分为主观策略和量化策略，包括根据财务和行业研究等做的主观投资，用技术指标选股（通常所用数据为日数据）；以及用更高频的日内数据所做的量化策略等。

　   （2）Alpha策略

　   主要为了获得超额收益，即常说的跑赢指数，通常为多因子策略， 数据一般来自基本面数据（财务）和量价数据。

　   对于因子的分类方法很多，整体而言，因子可以被分为基本面因子和技术面因子。基于对一只股票的不同特征的刻画，我们可以将因子更加细致地分为：盈利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量和技术面因子。

　   2、期货策略

　   （1）CTA 策略

　   通常指用相对低频的数据（1min，5min，30min）进行策略研究和交易的期货策略。

　   盈利的原理：挖掘价格的自相关性，用算法捕捉形态不断重复出现的趋势，然后通过对趋势的处理技巧建立模型来盈利。

　   本质上，CTA 策略做多的是「波动率」本身，当市场波动性越强，收益越轻松，但若市场处于窄幅震荡期，则对 CTA 策略非常不利。一般短至日内交易，一般不超过数天。

　   （2）高频策略

　   从极其短暂的市场变化中寻找利润的策略，所用数据是市场能拿到的最高频率的tick数据（例如250ms /次），可能在1分钟内就能完成若干次交易。

　   套利策略：套利策略也称为价差交易策略，是指在买入或卖出某种交易合约的同时，卖出或买入相关的另一种合约，利用相关市场或相关合约之间的价差变化，期望价差发生有利变化而获利的一类策略。

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