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短线策略的研究方向，主要有三种：主观短线策略、技术面量化短线（条件式）策略和机器学习量化短线策略。首先我们需要定义什么是短线策略，建议从成交次数或持仓时间来定义。一般来说，短线策略意味着日均交易次数至少大于1次，当然频率越高，意味着越短线；或者从持仓时间来说的话，短线策略的持仓时间平均来说，应该短于半日。主观短线策略，暂不考虑。技术面量化短线（条件式）策略的一些研究方向，简述如下： 1.单向短线策略：由于市场中，经常会有一种现象，那就是缓涨急跌。所以我们可以针对多空的不同市场特征，设计不同的单向短线策略。例如，在股指期货上面，我们会发现做多的单向策略比做空的单向策略更容易做，那是因为股指长期具有向上的趋势。特别是美股股指期货上面。
3.找具有异象的特征交易的短线策略。但需要考虑以下几个问题： C.品种筛选或行情筛选：短线策略最大的问题在于震荡行情中，多次的反复交易，产生的滑点和手续费巨大。所以这类策略的核心在于建立品种筛选或行情筛选的机制。 4.在分钟线尺度，研究股指期货和对应现货领先和滞后的关系。例如针对中证1000股指期货IM和中证1000指数，如果某时刻1000指数开始爆拉或者暴跌，但股指期货尚未反应，那么则在股指期货上面按照现货指数的走势方向建仓。 5.支撑阻力线策略：核心是如何数学化描述和定义支撑阻力线。方法之一：半日线上方最高点，作为支撑阻力线上线，半日线下方最低点作为支撑阻力线下线。方法之二：过去的价格密集成交区，作为支撑阻力线。方法之三：连接2个最低点，形成下阻力线，连接2个最高点，形成上阻力线。在设定了支撑阻力线之后，策略可以是突破支撑阻力线之后做多或者做空；抑或是达到支撑阻力线之后，推测其无法突破，从而反向建仓。  6.长短周期结合策略：例如如果价格高于昨日收盘价，则只做多，不做空，反之只做空，不做多。总体原则是在长周期上定方向，在短周期上找最佳进入点。 技术面量化短线（条件式）策略的典型参与者之一是传奇量化。其在大盘手网参赛的账户情况如下：
其策略编写逻辑如下：
机器学习量化短线策略的典型参与者之一是赵客。其在大盘手网参赛的账户情况如下：
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