量化交易近年来逐渐成为投资者关注的焦点。它通过数学模型和计算机算法，将复杂的数据转化为可执行的投资决策。这种方式不仅能提高效率，还能降低情绪对投资的影响。随着技术的发展，量化交易的策略种类也越来越多，吸引了不少专业机构和个人投资者的目光。
趋势跟踪策略
趋势跟踪是量化交易中最常见的策略之一。这种策略基于“趋势是你的朋友”这一理念，通过分析历史价格数据来预测未来走势。如果某种资产的价格持续上涨或下跌，算法会自动发出买入或卖出信号。这种方法适合波动性较大的市场，但需要注意的是，趋势跟踪在震荡行情中可能会失效。
均值回归策略
均值回归策略的核心假设是资产价格会围绕一个长期均值上下波动。当价格偏离均值过远时，算法会判断其有可能回归到正常水平。这种策略特别适用于那些具有稳定价格区间的资产，比如某些蓝筹股或指数基金。不过，市场极端情况下，价格可能长时间偏离均值，需要设置止损机制。
套利策略
套利策略利用市场的定价偏差获取收益，通常包括跨市场套利、跨期套利等。例如，同一只股票在不同交易所的价格可能存在微小差异，算法可以迅速捕捉这些机会进行买卖操作。虽然套利风险较低，但由于竞争激烈，收益空间也在不断缩小，因此需要更强的技术支持和更快的执行速度。
