在投资活动中采用程序化交易和算法交易，由计算机交易系统进行投资决策和完成交易过程，可以按照既定规则来进行大规模复杂计算、分析、生成指令及持仓，而且不会像人那样犯有限理性造成的错误，甚至犯了错误不愿意纠正。同时，借助计算机的功能，还能及时捕捉大范围内的投资机会。一个完整的交易系统应该包含成功交易所需的每项决策：

1.市场-买卖什么

首要的决策是买卖什么品种，或者在哪个市场进行交易。交易系统需要在尽可能大的范围内搜寻机会进行交易，这样才能大大增加赶上趋势行情的机会。同时，交易需要在有足够市场深度(流动性)或者趋势明朗的市场中进行交易。

2.头寸规模-买卖多少

有关买卖多少的决策绝对是最基础的，然而在大多数交易中却是常被误解或错误对待的。买卖多少既影响多样化分散投资，又影响资金管理。多样化就是努力在诸多投资工具上分散风险，并且通过增加抓住成功交易的机会而增加赢利的机会。正确的多样化投资要求在多种不同的投资工具上进行同样的或类似的分仓投资。资金管理实际上是通过合理的仓位来控制风险，以便在良好的趋势到来之时尚有足够的可用资金。买卖多少是交易中最重要的一个方面，如果在单笔交易中冒太大的风险，即使拥有有效的交易风格，也会大大增加破产的机会。

3.入市-何时买卖

何时买卖的决策通常称为入市决策。自动运行的系统会产生入市信号，这些信号表明的是进入市场买卖的明确的价位和市场条件。

4.止损-何时退出亏损的头寸

长期来看，不遵守止亏交易规则就不会取得成功。关于止损，最重要的是在建立头寸之前就预先设定退出的点位。

5.离市-何时退出赢利的头寸

许多被当作完整的交易系统出售的“交易系统”并没有明确说明赢利头寸如何离市，事实上，何时退出赢利头寸对于系统的收益性至关重要。任何不说明赢利头寸何时离市的交易系统都不是一个完整的交易系统。

6.技巧-如何买卖

信号一旦产生，指令的自动化执行的技巧考虑就变得重要起来。尤其对于规模较大的账户，这是个实际问题，因为其头寸的建仓平仓可能会导致显著的反向价格波动或市场冲击成本。所以一个完整的交易系统需要资金管理和算法交易环节。

交易策略若要适用于任何的价格变化，应坚持以下四个基本原则：

01

跟踪趋势

跟踪趋势进行交易，看起来非常简单，但是“趋势”是什么？对此一定要有一个明确的定义，市场是处于上升趋势还是下降趋势或者横盘趋势等要有一个既定的指标，更为重要的是要有一个标准来衡量自己的交易策略和市场趋势是否一致。

02

损失最小化

要减少损失，就要提前一步进行交易调整。要制订发生损失时暂停投资的规则，也需要制订风险对策。只有这样才能遵守暂停投资的规则。

03

收益最大化

对于获取收益的时候是否继续投资，需要有效的市场退出机制，同时必须要坚持一定规则下的市场退出。系统需要具备能够把握市场趋势的能力，以便在适当条件下退出。

04

资金管理

做好资金管理是限制风险的重要环节。有些资金管理策略可以有效限制每一笔投资的风险敞口，充分实现资金分散，特别是依据投资组合绩效进行风险敞口的动态调整。同时，系统还需要充分利用自己的资金管理系统，在发生亏损之前实施交易策略。

量化交易策略模型的种类有哪些？量化的模型大致分为以下几种：趋势型、回复型、技术情绪型、价值型/收益型、成长型和品质型。

1.趋势跟随策略

趋势跟随策略是基于以下基本的假定：在一定时间内市场通常朝着同一方向变化，据此对市场趋势做出判断就可以作为制定交易策略的依据。常见于期货市场，最常用移动平均线交叉来定义趋势。

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2.均值回复策略

均值回复策略的基本理论认为，价格围绕其价值中枢而上下波动，判断出这个中枢以及波动的方向便足以捕捉到交易机会。统计tao.li是用的最多的均值回复策略，认为价格出现背离类似股票的价值终究会缩小到合理的区间范围。

3.技术情绪型策略

这一类策略没有明确的经济理论支撑，主要通过追踪投资者情绪相关指标来判断预期回报，如交易价格、交易量以及波动性指标等。比如观察期权市场的认沽认购量和隐含波动率做现货的择时，再者就是高频交易通过限价指令簿的形态来判断近期市场情绪。

4.价值型/收益型策略

价值型策略主要用于股票交易。这类策略认为市场倾向于高估高风险资产的风险，而低估低风险资产的风险。因此，在适当的时间买入高风险资产和卖出低风险资产，就可以获得收益。常用的指标有PE(市盈率)、PB(市净率)等，常应用于股票多空。

5.成长型策略

成长型策略试图通过对所考虑资产以往的增长水平进而对未来的走势进行预测。他认为价格上涨通常都是存在趋势的，价格上涨最快的产品通常比同类产品更具有优势，他要求投资者能尽早判断公司的股价处于增长期，从而捕捉到公司的股价未来更大的上涨幅度。宏观上常见于外汇市场，例如持有经济迅速增长的国家的外汇，这些国家的利率比经济增长缓慢或处于复苏期的经济体要高;股票市场通常用EPS等指标度量。