量化交易APP开发量化交易策略入门量化APP开发方案

量化交易的本质是对数据的处理和内在规律的探索，本文简要概括了市场上常见的量化策略类型，并给出了对应的例子。希望能帮助大家构建对量化策略的整体认识。

涉及到的市场

主要指传统二级市场，一般指股票二级市场和期货二级市场，现在也有一些数字货币二级市场可以进行量化交易 。

1、股票策略：一般根据是否对冲可以分为Alpha策略和Beta策略。

（1）Beta策略

为了获得绝对收益的策略，也可以分为主观策略和量化策略，包括根据财务和行业研究等做的主观投资，用技术指标选股（通常所用数据为日数据）；

以及用更高频的日内数据所做的量化策略等。

所有的均线策略，都有一个最大的假设前提：

趋势一旦形成，就会持续一段时间。

（2）Alpha策略

主要为了获得超额收益，即常说的跑赢指数，通常为多因子策略， 数据一般来自基本面数据（财务）和量价数据。

对于因子的分类方法很多，整体而言，因子可以被分为基本面因子和技术面因子。基于对一只股票的不同特征的刻画，我们可以将因子更加细致地分为：盈利性、估值、现金流、成长性、资产配置、价格动量和技术面因子。

主要由基本面数据做出的多因子策略通常换仓慢，可能一周或者一个月换仓一次：

主要由量价因子做出的多因子策略通常换仓频繁，可能每天换仓；

也有用更高频率的数据做出来的高频Alpha策略，跟量价因子的主要区别在于量价因子一般用日数据选股，前一天晚上就给出第二天的持仓，第二天交易时间的时候完成该持仓任务，而高频Alpha策略根据实时收到的行情进行交易判断，实时给出当前具体时间点的交易任务。

（3）其他非常规类型策略

T0策略: 在已有的股票池的基础上实现T+0交易。

受限于股票T+1交易机制，我们是没有办法在判断的出场点直接出场的，只能等到最早次日开盘才能卖出，这意味着我们要承担从入场到第二天开盘的市场的波动。

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