量化交易这个领域，水是真的深，深到什么程度呢？我见过很多人花了大几万块钱去上各种量化培训班，结果学完了还是一脸懵逼，连最基本的均线策略都跑不通。
但我又想，既然我在这行摸爬滚打了这么多年，踩过的坑比吃过的盐还多，那为啥不把这些经验分享出来呢？让想入门的朋友少走点弯路，这不挺好的嘛。
所以今天这篇文章，我打算用最接地气的方式，把市面上90%的经典量化策略给你讲明白。不整那些花里胡哨的学术名词，就用大白话，加上实际的代码例子，你看完也能上手。
量化交易的本质是什么？说白了就是用数据和程序来代替人脑做交易决策。人会贪婪、会恐惧、会手抖，但程序不会。程序只认规则，规则说买就买，说卖就卖，冷冰冰的执行力是人类永远比不了的。## 一、先搞清楚量化策略的基本分类
在正式开始讲各种策略之前，咱得先把量化策略的大类给捋清楚。很多新手一上来就问"什么策略最赚钱"，这问题就好比问"什么车最好"一样，没有标准答案的。跑山路你得选越野车，跑高速你得选轿车，对吧？策略也是这个道理。
我把市面上的量化策略大致分成这么几类：
看到这个图，你可能会觉得"哇，好复杂"。别慌，其实核心逻辑就两种：要么跟着趋势跑，要么赌它会回来。趋势跟踪就是追涨杀跌，均值回归就是高抛低吸。其他的策略，说到底都是这两种思路的变体或者组合。
二、趋势跟踪策略：顺势而为的艺术
趋势跟踪是量化界的"老大哥"，历史最悠久，信徒也最多。它的核心理念特别简单：涨的时候跟着买，跌的时候跟着卖。听起来是不是跟废话一样？但你别说，还真就这么简单粗暴的逻辑，让一大批人赚到了钱。
2.1 双均线策略
双均线策略绝对是量化入门的必修课，没有之一。为啥？因为它足够简单，简单到你奶奶都能理解：短期均线往上穿过长期均线，就买入；短期均线往下穿过长期均线，就卖出。就这么点事儿。
来，咱们用Python写一个最基础的双均线策略：
代码不复杂，但这里面有几个坑我必须跟你说清楚：
第一个坑，参数怎么选？5日和20日均线是我随便写的，实际上不同的市场、不同的品种，最优参数差别可大了。有的品种用10日和30日好使，有的用3日和15日效果更佳。这玩意儿得自己去回测，别人的参数你直接拿来用，大概率是要亏钱的。
第二个坑，震荡市是双均线的克星。你想啊，价格来回晃悠，均线就反复交叉，今天金叉买入，明天死叉卖出，后天又金叉…这一顿操作下来，手续费都给你亏没了。所以很多老手会加一个过滤条件，比如要求均线之间的差距达到一定比例才触发信号。
### 2.2 海龟交易法则
说起趋势跟踪，不提海龟交易法则那就太不地道了。这策略的来历挺有意思的，是1983年两个期货大佬Richard Dennis和William Eckhardt打赌，说交易能不能教会普通人。结果呢，他们招了一帮完全没经验的人，教了两周，然后给钱让他们去交易。这帮"海龟"后来赚了一个多亿美金。
海龟策略的核心是唐奇安通道，听着高大上，其实就是过去N天的最高价和最低价画两条线。价格突破最高价就买，跌破最低价就卖。
海龟策略最牛的地方不是它的入场逻辑，说实话突破这个概念烂大街了。它真正厉害的是仓位管理和加仓机制。原版海龟策略规定，每次加仓要在价格移动0.5个ATR之后，最多加仓4次。这样做的好处是，趋势真的来了你能吃到大肉，趋势不来你也不会满仓被套。
还有一点很重要，海龟策略用ATR来设止损，一般是2个ATR。为啥用ATR？因为它能自适应市场波动。市场波动大的时候止损宽一点，波动小的时候止损紧一点，这就比固定点数止损科学多了。
2.3 动量策略
动量策略的理念也很直白：涨得好的还会继续涨，跌得凶的还会继续跌。这听起来像是追涨杀跌？没错，就是追涨杀跌，但是是有理论依据的追涨杀跌。
学术界有大量研究证明，股票市场存在动量效应。过去3-12个月表现好的股票，未来3-12个月大概率还会表现好。这个现象在全球各个市场都得到了验证，是少数几个被学术界认可的市场异象之一。
## 三、均值回归策略：物极必反的智慧
跟趋势跟踪完全相反，均值回归策略相信的是涨多了要跌，跌多了要涨。这俩策略你说谁对谁错？都对，也都错。关键看你在什么时间框架、什么市场环境下用。
有个很有意思的现象：短期（日内到几天）市场更倾向于均值回归，长期（几周到几个月）市场更倾向于趋势延续。所以很多高手会在短周期用均值回归，长周期用趋势跟踪，两边都吃。
3.1 布林带策略
布林带绝对是均值回归策略里最出圈的一个，几乎所有的交易软件都自带这个指标。它的发明者John Bollinger估计做梦都没想到，自己随手搞的这玩意儿能火成这样。
布林带的原理特别简单：中轨是N日均线，上轨是中轨加上K倍标准差，下轨是中轨减去K倍标准差。一般取N=20，K=2。按照正态分布的理论，价格有95%的概率会落在布林带之内。所以当价格触及上轨，大概率会往下回归；触及下轨，大概率会往上回归。
布林带策略有个致命的缺陷：它默认价格服从正态分布，但实际上金融市场的收益率是有"肥尾"的，极端情况比正态分布预测的要多得多。所以当真正的趋势行情来临时，价格可以在布林带上轨或下轨"走"很长时间，这时候你按照均值回归的思路去做，会被打成筛子。
怎么解决？一个办法是加止损，另一个办法是加入趋势判断。比如只有在没有明显趋势的时候才用布林带策略，有趋势的时候就换成趋势跟踪策略。
3.2 RSI超买超卖策略
RSI（相对强弱指数）也是个老掉牙的指标了，但不得不说，这玩意儿在震荡市里是真的好用。RSI的计算方式是：
RSI的取值范围是0-100。一般认为，RSI超过70说明超买，可能要跌；RSI低于30说明超卖，可能要涨。这个逻辑很简单，但问题也很明显：在强趋势里，RSI可以长时间待在超买或超卖区域。
讲真，单独用RSI超买超卖做交易，成功率是真的不高。但RSI背离就不一样了，准确率能提升不少。所谓背离，就是价格和指标走势不一致：价格创新低，但RSI没有创新低，这叫底背离，暗示下跌动能在衰竭；价格创新高，但RSI没有创新高，这叫顶背离，暗示上涨动能在衰竭。
四、套利策略：无风险收益的追求
套利是量化交易里最"高大上"的领域了，因为它追求的是无风险收益。当然，所谓的"无风险"只是理论上的，实际操作中还是有各种风险的。但相比于趋势跟踪和均值回归，套利策略的确定性要高得多。
4.1 配对交易（统计套利）
配对交易的核心思想是：找两个价格高度相关的资产，当它们的价差偏离正常范围时，做多便宜的，做空贵的，等价差回归正常后平仓获利。
举个例子，招商银行和平安银行，都是银行股，业务模式差不多，股价走势也高度相关。正常情况下，两者的股价比值比较稳定。某天因为某些原因，招商银行涨了但平安银行没涨，导致比值偏高了。这时候你可以做空招商，做多平安，等比值回归正常后平仓。
配对交易看起来美好，但有几个坑一定要注意：
第一，协整关系不是永恒的。两个股票今天协整，不代表明天还协整。公司基本面变化、行业格局变化，都可能导致协整关系打破。所以你得定期检验，发现协整关系变弱了就要及时调整或者退出。
第二，均值回归需要时间。价差偏离后可能要很久才能回归，你能不能扛得住这个时间？在这期间，你的资金是被占用的，机会成本也要考虑。
第三，极端行情下配对交易会爆仓。2008年金融危机的时候，很多配对策略都亏惨了，因为所有股票都在跌，但跌的幅度不一样，价差反而越来越大。
4.2 期现套利
期现套利是利用期货和现货之间的价差来获利的策略。理论上，期货价格应该等于现货价格加上持有成本（资金成本、仓储成本等）。当实际价差大于理论价差时，就存在套利空间。
期现套利在商品期货市场比较常见，因为商品是可以实物交割的。股指期货也可以做期现套利，但操作起来比较复杂，因为你要买入或卖出一篮子股票来复制指数。
期现套利理论上是无风险的，但实际操作中有很多细节要处理：现货怎么买？能不能完美复制指数？交易滑点怎么控制？资金成本怎么算？这些问题处理不好，看起来有利润的机会实际上可能是亏钱的。
五、因子投资策略：学术派的最爱
因子投资这个概念最近几年特别火，尤其是在公募基金圈子里。什么Smart Beta啊、多因子模型啊，听起来都很高大上。其实说白了，因子就是用来解释股票收益的某种特征。
学术界研究发现，股票的收益可以被一些共同的因子所解释。最早的CAPM模型说，股票收益由市场因子决定。后来Fama-French三因子模型加上了市值因子和价值因子。再后来五因子模型又加了盈利因子和投资因子。现在各种因子满天飞，据说总共有好几百个。
### 5.1 价值因子策略
价值投资者相信，市场会低估那些基本面好但暂时不受待见的公司。最简单的价值因子就是PE（市盈率）和PB（市净率），买入低估值的股票，长期持有，等待估值修复。
价值因子有个很大的问题，就是它可能长期跑输市场。2010年到2020年这十年，价值因子在A股和美股都表现很差，很多坚持价值投资的人都亏惨了。有人说价值因子失效了，也有人说只是暂时的风格切换，长期来看价值还是有效的。我个人觉得吧，单押任何一个因子都是危险的，组合起来用才是王道。
5.2 多因子模型
既然单因子有风险，那就把多个因子组合起来嘛。这就是多因子模型的思路。选取几个经过验证有效的因子，综合打分，然后买入得分高的股票。
多因子模型的关键在于因子的选择和权重的确定。选什么因子？权重怎么分配？这两个问题没有标准答案，得根据你的投资理念、市场环境、风险偏好来决定。有人喜欢等权重，简单粗暴；有人喜欢根据IC（信息系数）来分配权重，IC高的因子权重大；还有人喜欢用机器学习来优化权重。
六、高频交易策略：毫秒级的战场
高频交易是量化交易的另一个极端。它追求的是在极短的时间内（毫秒甚至微秒级别）完成大量交易，每笔交易赚取微小的利润，通过海量的交易累积收益。
说实话，高频交易这块我不打算展开太多，因为对于普通投资者来说，这基本上是个进不去的领域。为啥？因为玩高频需要的条件太苛刻了：
高频交易的典型策略包括做市策略（Market Making）、订单流预测（Order Flow Prediction）、统计套利的高频版本等。这些策略的共同特点是：交易频率极高，单笔利润极低，对执行速度要求极高。
对于我们普通人来说，了解一下高频交易的存在就行了，没必要往这个方向钻。把精力花在中低频策略上，性价比更高。
七、风险管理：比赚钱更重要的事
讲了这么多策略，你可能已经跃跃欲试了。但我得泼盆冷水：再好的策略，没有风险管理也是白搭。
我见过太多人了，策略回测漂亮得不行，一上实盘就亏得底朝天。为啥？因为他们只关注怎么赚钱，从来不想怎么少亏钱。
7.1 仓位管理
仓位管理是风险管理的核心。你永远不应该把所有资金压在一笔交易上，哪怕你觉得这笔交易100%能赚钱。因为市场上没有100%的事，意外随时可能发生。
7.2 止损策略
止损是另一个被低估的技能。很多人觉得止损就是认输，心理上过不了这个坎。但在我看来，会止损的人才是真正的高手。止损是为了保存实力，留得青山在，不怕没柴烧。
7.3 回撤控制
最大回撤是衡量策略风险的重要指标。通俗点说，就是你的账户从最高点跌到最低点，亏了百分之多少。这个数字直接决定了你能不能扛得住、睡得着。
控制回撤的方法有很多：分散投资、降低杠杆、设置最大回撤阈值触发减仓等等。具体用什么方法，取决于你的风险承受能力和投资目标。
感谢你能看到这里，说明你是真的对量化交易感兴趣的。
我想说的是，量化交易是一条很长的路，不要指望看完一篇文章就能成为高手。这篇文章能做到的，是帮你建立一个基本的认知框架，知道量化交易是什么、有哪些主流策略、需要注意什么问题。真正要做好量化交易，你还需要大量的学习和实践。
有几点建议送给你：
首先，从最简单的策略开始。双均线策略虽然老土，但它能帮你理解量化交易的整个流程：获取数据、计算指标、生成信号、模拟交易、分析结果。把这个流程跑通了，再去研究更复杂的策略。
其次，多看书、多交流。推荐几本入门书：《量化交易》（Ernest Chan）、《打开量化投资的黑箱》（Rishi Narang）、《主动投资组合管理》（Grinold）。有条件的话，找几个志同道合的朋友一起研究，互相学习进步更快。
第三，保持敬畏之心。市场比我们想象的要复杂得多，任何策略都有失效的时候。不要过度自信，始终把风险管理放在第一位。
好了，该说的都说了。希望这篇文章对你有所帮助。
⚠️ 免责声明与合规提示
-
本文所有内容仅供学习交流和知识分享，不构成任何投资建议。文中涉及的策略、代码、案例均为教学演示目的，不应作为实际投资决策的依据。
-
文中可能提及的交易所、券商、基金等机构名称（如上交所、深交所、Binance等，非投资建议），仅作为知识背景介绍，不代表推荐或背书。
-
量化交易存在重大风险，包括但不限于：策略失效风险、市场风险、流动性风险、技术故障风险、过度拟合风险等。过往业绩不代表未来表现，请投资者充分了解相关风险后谨慎决策。
-
任何投资决策都应基于您自己的判断和风险承受能力，建议在进行任何投资前咨询专业的投资顾问或财务顾问。
-
本文作者及发布平台不对因使用本文内容而产生的任何直接或间接损失承担责任。
特别福利：关注+点赞，微信回复"量化书籍"可免费领取 7本量化投资入门书籍