交易策略概述
交易策略是量化交易的核心组成部分，是将交易逻辑系统化、程序化以实现特定投资目标的方法。
策略分类
按交易周期分类
- 高频交易策略：交易周期短至毫秒至分钟级别，捕捉极短期价格波动
- 日内交易策略：在单个交易日内完成开平仓，不隔夜持仓
- 短线交易策略：持仓时间为数天至数周
- 中长期投资策略：持有时间长达数月至数年
按策略逻辑分类
- 趋势跟踪策略：捕捉价格趋势，如均线系统策略、通道突破策略
- 均值回归策略：利用价格波动的均值回归特性，如RSI策略、配对交易策略
- 统计套利策略：利用资产间的价格关系，如配对交易策略
- 事件驱动策略：基于特定事件的市场反应进行交易
- 基本面量化策略：使用公司财务数据、宏观经济指标等构建模型
策略开发流程
- 策略构思：确定交易理念和基本逻辑
- 策略设计：定义具体的信号生成规则、止盈止损条件
- 策略实现：编写代码实现交易逻辑
- 回测分析：使用历史数据测试策略表现
- 参数优化：调整策略参数提高表现
- 鲁棒性测试：在不同市场环境下测试策略稳定性
- 实盘验证：小资金实盘测试
- 持续监控：监控策略表现并适时调整
策略评估指标
- 收益相关指标：年化收益率、累计收益率
- 风险相关指标：夏普比率、最大回撤、波动率
- 胜率指标：盈亏比、胜率、平均盈利/亏损
- 交易成本：换手率、交易频率
常见交易策略
下面是几种在实践中常用的交易策略：
- 配对交易策略 - 基于统计套利的交易方法
- K线形态策略 - 利用K线形态识别市场转折点
- 动量交易策略 - 捕捉价格延续性的策略
- RSI策略 - 基于相对强弱指标的交易系统
- 均线系统策略 - 利用均线判断趋势方向的方法
- 通道突破策略 - 价格突破特定范围的交易信号
- KDJ策略 - 利用随机指标捕捉超买超卖机会
- OBV策略 - 基于成交量变化确认价格趋势
策略组合方法
将多个相关性低的策略组合可以提高整体稳定性：
- 简单组合：多个策略等权重配置
- 风险平价：按策略风险贡献度调整权重
- 绩效加权：根据历史表现动态调整权重
- 相关性优化：最小化策略间相关性
策略优化方向
- 多因子结合：整合多个因子提高预测能力
- 多周期优化：在不同时间框架验证信号一致性
- 动态参数：根据市场状态动态调整参数
- 机器学习：使用AI方法优化策略参数或决策过程
与其他模块的关联
交易策略需要与量化交易体系的其他部分紧密结合：