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对于一个刚入门的交易者来说这是个好问题，在讲之前，先推荐一本书《Efficiently Inefficient》（作者：Lasse Heje Pedersen）。它对于想了解对冲基金的朋友，是一本很好的启蒙书籍。开始进入正题：从对冲基金的角度讲，量化交易策略可以有以下分类（来自《Efficiently Inefficient》）：
我们可以先把交易策略大体分成三类：1）股票策略 2）宏观策略 3）套利策略。其中，股票策略和宏观策略的收益主要来自投资目标的实际价值（absolute value）的变化，而套利策略的收益来自一对或一组投资目标的相对价值（relative value）的变化。这三者不是完全的**，比如套利策略也有应用于股票市场，宏观资产配置也会借鉴股票策略中基本面分析方法。之所以这么分是因为三者有各自显著的特点。下面我们来逐一介绍：
1）股票策略：股票策略主要指的是单一的应用于股票市场的交易策略。按照人的主观和计算机在策略的参与程度，我们把股票策略分成主动权益投资和主动量化投资。这里的主动投资更准确的翻译是决定型交易，之所以称为主动权益投资，是因为这是业界一般的称呼。主动权益投资主要是靠投资者的主观判断，他们通过对行业和企业的深入调查，形成自己的投资逻辑，然后进行筛选股票。这里又根据交易的限制分为多空策略，做多策略和做空策略。这里提一下做空策略（见于国外），只做空的投资者往往会把目标锁定在，那些对外披露的报告和实际表现不符的公司，然后去调查该公司的财务状况是否作假。该策略类型的代表就是浑水公司（Muddy Waters Research）。
相较于主动权益投资，主动量化投资是把自己的逻辑输入计算机，通过计算机的快速运算，来构建自己的投资组合。它和主动权益投资的区别体现在研究的深度和广度上。量化投资依赖于数据。换句话说，对于那些不是以数据形式存在的信息（比如与他人的谈话），计算机是没法获得的，也无法转化成交易信号。从这个角度来看，量化投资对单一股票的研究深度不如主动权益投资。但是，借助于计算机的快速处理能力，量化投资所构建的自动化模型，能在短时间内消化各种类型的数据信息，并且把它转换成有价值的交易信号。从这个角度来看，量化投资在研究的广度上比主动权益投资更具有优势。在中国的股票市场，目前主要存在的量化交易策略是多因子选股模型（具体不在这里做介绍）和一些基于流动性的高频交易策略。前者更适用于资金规模大的公募基金，后者则适用于追求短期高回报的私募基金。
2）宏观策略：宏观策略的投资范围不局限于单一类型的市场，而是进行全类型市场的投资。这一类型的策略又可以分成以期货为投资工具的CTA策略，和宏观资产配置策略。CTA策略是动量策略的代表作。动量策略又称作趋势型策略。它研究的是价格的变化趋势，基于行为金融学，找到价格变化背后的规律（动量和反转），通过趋势变化的规律赚取收益。CTA通过期货标的物，可以把自己的投资范围扩大到各个类型的资产，这样的目的是为了分散动量策略本身的高风险。宏观资产配置策略多被一些全球资产管理公司以及投行（如德意志银行）采用。策略主要研究的是宏观经济的变化，然后做多或做空某一区域的所有类型的市场。比如如果某资产管理公司相信中国经济会持续高速增长，它就会做多中国的股指，做多中国的国债，做多与中国贸易有关联的大宗商品等等。
3）套利策略：套利在这里是一种方式，因此它理论上可用于不同类型的市场。对于固收类产品，因为未来的现金流动比较固定，所以其价格与到期时间，利率，通胀，信用利差之间的关系更为确定。借助这个特点，投资者能更容易找到固收类产品之间的关系，也产生出更为多样的套利策略。另外，在海外市场，固收类产品有着更丰富的结构特性和相应的衍生品（如CDS）作为辅助，所以相应的策略比国内市场更为多样。事件驱动类的套利一般用在兼并收购这类事件，通过预测事件是否成功，从而做多或做空与参与者相关的股票，债券等产品。
交易的未来–量化交易
高频交易（High Frequency Trading）作为量化金融交易的一部分，已经在美国金融市场得到广泛运用。它往往依靠少数几个信号来进行自动化程序交易与决策，主要通过高速地进出市场来获利。比如，在一个交易场所买入一只股票，接着在不到半秒内在另一个交易场所抛售，通过微小的价格差来获利。本着对速度的极致追求，甚至有交易机构将自己的“服务器集群”量化交易 安装到了离交易所近在咫尺的地方，以缩短交易指令通过光缆传送的时间。这种新概念的交易方式以速度制胜，但其风险也不容小觑：首先是操作上的风险，如果计算机程序上出现一个错误，在交易速度如此之快，交易量如此之大的情况下，会造成不可估量的损失。其次是资金上的风险，高频交易系统需要巨大资金的投入，如果在同一时刻，竞争对手投入更多的资金，制作出更强大、更快速的交易系统，也会造成会血本无归的窘境。2010年5月6日，美国股市“闪电崩盘”（Flash Crash）便是高频交易风险的集中体现。当日，道琼斯工业平均指数下跌近1000点，此后迅速回弹，当日收盘时报跌348点。基于种种风险，一些从事量化交易的基金公司对高频交易持谨慎态度。
量化交易，通过研发大批的量化金融模型，手握更多信息资源，从而在投资交易时，立足于不败之地。这种未来的交易模式，值得关注，值得期待。
【量化】量化交易入门系列2：经典的量化交易策略（上）
买1：均线整体上行，股价由下至上上穿均线，此为黄金交叉，形成第一个买点。 买2：股价出现下跌迹象，但尚未跌破均线，此时均线变成支撑线，形成第二个买点。 买3：股价仍处于均线上方，但呈现急剧下跌趋势。当跌破均线时，出现第三个买点。 买4：（右侧）股价和均线都处于下降通道，且股价处于均线下方，严重远离均线，出现第四个买点。
卖1：均线由上升状态变为缓慢下降的状态，股价也开始下降。当股价跌破均线时，此为死亡交叉，形成第一个卖点。 卖2：股价仍处于均线之下，但股价开始呈现上涨趋势，当股价无限接近均线但尚未突破时，此时均线变成阻力线，形成第二个卖点。 卖3：股价终于突破均线，处于均线上方。但持续时间不长，股价开始下跌，直至再一次跌破均线，此为第三个卖点。 卖4：（左侧）股价和均线都在上涨，股价上涨的速度远快于均线上涨的速度。当股价严重偏离均线时，出现第四个卖点。