一、按投资风格与收益来源分类（最核心分类）
1. 市场中性策略（Market Neutral）
核心思想：对冲掉大盘涨跌，只赚选股超额收益 α
- 一边买入看好的股票组合
- 一边做空股指期货（或融券）对冲大盘风险
- 目标：无论大盘涨跌，组合都能稳定盈利
特点：
- 与大盘相关性低
- 波动小、回撤可控
- 依赖选股能力（多因子为主）
** 适用：** 追求绝对收益、低风险资金。
2. 指数增强策略（Index Enhancement）
核心思想：在跟踪指数的基础上，多赚一点超额收益
- 主体仓位贴近沪深 300、中证 500、中证 1000 等指数
- 通过量化选股、行业轮动、风格轮动小幅偏离指数
- 目标：长期跑赢指数，回撤比纯多头小
特点：
- 风险和指数接近
- 收益 = 指数收益 β + 超额收益 α
- 目前国内量化规模最大的一类策略
3. 趋势跟踪策略（CTA 策略）
全称：Commodity Trading Advisor 商品交易顾问
核心思想：顺势而为，追涨杀跌
- 主要交易：股指期货、商品期货（原油、铜、螺纹、豆粕等）
- 逻辑：价格一旦形成趋势，会持续一段时间
- 常用工具：均线、布林带、通道突破、ATR
特点：
- 在牛市、熊市、黑天鹅中往往表现好
- 在震荡市容易反复止损
- 与股票资产低相关，适合做组合对冲
4. 均值回归 / 反转策略（Mean Reversion）
核心思想：涨多了会跌，跌多了会涨，物极必反
-
价格偏离历史均值过远时，做反向操作
-
常见形态：
- 日内反转
- 低频超跌反弹
- 波动率回归
典型应用：
- 股票日内高频反转
- 布林带下轨买、上轨卖
5. 统计套利 / 配对交易（Statistical Arbitrage）
核心思想：两个高度相关资产出现价差偏离时套利
例：
- 股票 A 和股票 B 走势高度一致
- 突然 A 涨、B 不涨 → 做空 A、做多 B
- 等价差回归正常后平仓获利
常见类型：
- 个股配对套利
- ETF 折溢价套利
- 期现套利（期货 — 现货价差）
- 跨期套利（近远月合约价差）
** 特点：** 收益稳定、波动小，但容量有限。
6. 高频交易 & 做市策略（HFT / Market Making）
核心思想：靠速度、流动性、盘口微观结构赚钱
- 持仓从毫秒到几分钟
- 赚买卖价差、盘口挂单收益
- 对硬件、机房、低延迟要求极高
典型盈利方式：
- 提供流动性赚手续费返点
- 捕捉订单流不平衡
- 盘口动量与反转
个人基本无法参与。
7. 多因子选股策略（Multi-Factor）
量化股票策略的 “主食”
通过一系列因子打分选股：
- 价值因子：PE、PB、股息率
- 成长因子：营收增速、利润增速
- 质量因子：ROE、现金流、负债率
- 动量因子：近期强弱
- 情绪因子：换手率、资金流向
分为：
- 纯多头多因子
- 市场中性多因子
- 指数增强多因子
8. 期权波动率策略（Volatility Strategies）
核心：赚波动率的钱，而不是方向的钱
常见策略：
- 买入跨式 / 宽跨式（赌波动变大）
- 卖出跨式（赌波动变小，赚时间价值）
- 波动率套利、Delta 中性、Gamma 策略
适合专业机构，风险结构复杂。
9. 全球宏观量化（Global Macro）
用模型做宏观方向判断，大类资产配置
- 观察：利率、汇率、通胀、PMI、大宗商品
- 自动在股票、债券、外汇、商品间轮动
- 典型代表：桥水基金（全天候策略等）
10. 机器学习 & AI 量化策略
现代高级分类，不是独立策略，而是方法升级：
- 机器学习选股（XGBoost、LightGBM）
- 深度学习预测价量
- 强化学习优化下单执行
- NLP 舆情因子（新闻、公告、研报情绪）
二、按交易频率分类（非常实用）
1. 高频交易（HFT）
- 持仓：毫秒～秒级
- 市场：期货、ETF、股票
- 特点：靠速度、技术、基础设施
2. 日内策略（Intraday）
- 持仓：几分钟～几小时
- 不过夜
- 常见：日内反转、日内趋势
3. 低频策略（Daily / Weekly）
- 持仓：几天～几周～几月
- 国内量化最主流
- 代表：指数增强、多因子、CTA 中长期
4. 超低频 / 配置型
- 持仓：季度～年度
- 宏观配置、风险平价、股债轮动
三、按交易市场与资产分类（清晰易懂）
1. 股票量化
- 多因子
- 指数增强
- 市场中性
- 统计套利
2. 期货量化（CTA）
- 趋势跟踪
- 套利
- 商品因子
3. 期权量化
- 波动率策略
- 做市
- 对冲策略
4. 外汇量化
- 趋势、套利、利率套利
- 国内个人参与受限
5. 债券量化
- 收益率曲线、信用利差、久期策略
- 机构为主
四、按风险收益特征分类（投资者视角）
-
绝对收益型
市场中性、套利、低波动 CTA
-
相对收益型
指数增强、行业轮动
-
高波动高收益型
长周期 CTA、纯多头量化
-
稳健配置型
风险平价、宏观量化、股债轮动
五、最简单的总结
量化投资主要分为这10 大类核心策略：
- 市场中性
- 指数增强
- CTA 趋势跟踪
- 均值回归 / 反转
- 统计套利 / 配对交易
- 高频做市
- 多因子选股
- 期权波动率
- 全球宏观量化
- AI 机器学习类策略
再配上频率 + 资产，就是完整的量化体系
