量化交易主要有哪些经典的策略

其实要说种类其实很简单，完全可以按照炒股的类型来对策略模型分类，从这个角度来说，认为可以分成技术分析型、价值分析型、机器学习与人工智能。当然了，还有一大类是多因子模型，但是多因子从广义来说其实概念很广泛，任何的技术指标和财务因子都可以作为多因子模型的因子。

①技术分析型主要是结合各种技术指标来对动量效应或反转效应做研判交易；

时变夏普率的择时策略、情绪择时-GSIS、RSRS指标择时及大小盘轮动

②价值分析则偏重股票标的的基本面分析；

查尔斯·布兰德斯价值投资法、迈克尔•普莱斯低估价值选股策略、阿梅特·欧卡莫斯集中投资法则

③机器学习与人工智能可以算作是区别于前两类一种新兴的方式，主要利用一些统计机器学习算法和神经网络做出预测而量化；

基于KMeans的指数择时策略、利用随机森林进行因子选择、基于HMM的指数择时策略

供参考！

量邦科技资深人士总结：
(1)股票、基本面、新闻消息之间的关系不停变化

　　记得2009年美股到达低点的时候，很多“低质”公司的回报大大高于“优质”公司的回报。很多3块钱的“垃圾股”可以在很短时间内涨到10块钱，而高价的优质公司的股票想要翻一倍都要花上很久很久。而在另一段时间跨度或者另一个市场里，可能又是另一番情景。所以跨市场、长期有效的量化交易系统极少甚至可以说没有。

　　(2)有些关键信息并不容易量化

　　微博是市场突发消息和传闻的最大出处，所有投资者都不会无视这里传出的讯息。但是这里的消息格式往往不规范，语法也千奇百怪，你无法让计算机程序挑选出有效信息并运用于自动交易中。

　　(3)过去并不代表未来

　　多数时候，通过历史数据测试可以证明的你的设计交易策略在过去的表现，这是量化交易世界中非常重要的一块内容。不过并不是所有人都能意识到，过去不代表未来。这意味着一些交易策略在过去表现的很好，但是在未来可能会带来巨大的亏损

量化选股之多因子选股模型
量化择时--双均线（MA）、DMA、TRIX、MACD择时

量化择时--PE择时

还有趋势型，网格型，剥头皮，概率法则，高频交易，神经网络，基因算法

论点，是正确、鲜明阐述作者观点的句子，是一篇文章的灵魂、统帅。任何一篇文章只有一个中心论点，一般可以有分论点。 论点应该正确、鲜明、概括，是一个完整的判断句，绝不可模棱两可。 ①正确性：论点的说服力根植于对客观事物的正确反映，而这...