|
1、基于时间序列的动量策略和均值回归策略 这一类策略可以说是量化界的经典恒久远系列了，但是广大量化投资者仍然钟情于此类策略，因为这类策略在市场中仍然能产生不错的收益。首先，基于时间序列的策略主要是通过对历史数据的清洗重构来构建模型，用历史的数据去预测未来的价格趋势，预测的时间可以是很短周期的，也可以是较长周期的。就比如一个品种经历连续三天的下跌后，在第四天也会下跌，这就是一个最简单的基于时间序列的趋势跟踪策略模型。当然除了简单的价格数据，投资者还会利用波动率，成交量等其他指标去构建他们的策略模型。 其次，均值回归策略也是一种基于历史价格分析的策略，其逻辑是假设资产价格在偏离均值一定幅度后会向均值回归。比如RSI指标就是一个衡量是否价格偏离太多的指标，当RSI指标越接近100意味着资产价格越接近超买状态。RSI指标越接近0意味着资产价格越接近超跌状态。
2、定投策略 这类策略主要是通过每隔固定时间周期就买入或卖出一定量的某个资产来进行交易。当投资者看好某个资产时，但是不确定买点时就可以使用该策略，并且通过分散建仓的手段来买入资产，相对于一次性建仓可以用更低的价格来建立头寸。一些将大笔委托拆成若干小笔委托的拆单策略也是如此，此外这样该类策略能够减少市场冲击并且隐藏交易意图。 3、事件驱动策略 为了更快速更敏锐的应对各类突发新闻事件，不少量化交易者开发了自动读取新闻程序，并根据新闻对资产影响的大小以及正负面进行交易。
4、机器学习策略 目前常见的几种机器学习算法包括：线性回归、逻辑回归、最临近规则分类、支持向量机、决策树、随机森林、神经网络、聚类算法、朴素贝叶斯算法等。线性回归是我们最常用的建立线性模型的方式，假设因变量y服从正态分布，去寻找自变量x与因变量y之间的线性关系。聚类算法则是通过算法对数据进行分类，比如我们给算法提供历史价格数据，算法可能会根据历史涨跌、价格波动率或其他特征去对资产进行分类。
5、套利策略 套利策略是通过交易同品种或者相关品种的跨市合约或跨期合约来进行盈利。该策略通过交易价差来获取利润。 |
|
|
