量化策略大概可分为趋势类、马丁类、网格类、算法交易、高频交易、剥头皮类以及人工智能类。但现阶段市面上的量化系统，常用的是以下四种：
(1)趋势类策略：具体还可以分为均线策略、海龟策略、震荡策略，主要还是依赖传统的公式指标计算开仓平仓。但是，因为该策略市场已经高度同质化，目前面临失效的问题。
(2)马丁类策略：该策略在外汇交易应用上是最频繁且变种最多的策略。它其实是一种赌博策略，就是逆势加仓或者顺势加仓，直至盈利出局，再进行下一轮建仓。
(3)网格类策略：网格系统是将盘面网格化，就是对价格空间进行平均分配，每一段形成横坐标，一般可分为3格、5格、8格等，依照各个坐标位进行建仓平仓操作，一般是止盈出场。该策略的的优点在于对利润和风险进行精确计算。但是缺点则是对行情的整体方向性把握不强;适合震荡行情，不太适合趋势行情。
(4)人工智能策略：人工智能策略利用神经网络算法，通过大数据学习，深度训练出一套可用于交易，能够准确预测未来行情的变化，实现稳定盈利。
目前，现货市场中主要量化交易大概分为以下四类：
(1)对冲交易：即投资者同时进行两笔品种相关、方向相反、头寸相当的交易。这样无论行情如何波动，两笔单子可形成盈亏相抵的局面。
(2)趋势交易：通过计算机设定的程序，智能根据市场行情、趋势的指标，在价格或数量达到一定数值时，发出买入或者卖出的信号，来自动交易或提醒用户进行交易。
(3)高频交易：指从那些人们无法利用的极为短暂的市场变化中寻求获利的计算机化交易，简单来说，持仓时间极短。
(4)量化搬砖：就是将货币从价格低的交易平台转移至价格高的交易平台，并从中赚取价差的行为。
综合而言，量化交易的本质可以用西蒙斯的这段话概括：“不管多么复杂的模型，没有一个能长期不变地一直赚钱，因为市场在变化，信息在变化，我们不是机器的奴隶，只有通过不断学习，持续不断地更新自己的模型和策略，寻找市场上的规律，让我们的交易系统跟上变化本身，才能在交易市场中立于不败之地。”
量化交易是一个极其复杂但很有趣的量化金融领域。而且在金融投资逐步由科技主导代替人主导的背景下，量化交易具有广阔的成长空间，这既是挑战，也是机遇!
量化交易呈现的特点
(1)纪律性：根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。
(2)系统性：具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型;二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度;三是多数据，即对海量数据的处理。
(3)套利思想：定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
(4)概率取胜：一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用;二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。
量化交易的优点
(1)投资业绩稳定，回撤低。量化交易从历史数据中不断地挖掘有望在未来重复的历史规律并进行利用;量化交易依靠一组股票来获胜，而不是一个或者几个股票获胜。
(2)能够克服人性的弱点，实现理性投资。在容易失去理性的情况下帮助投资者保持理性;因而在市场反应过度、丧失理性的时候能够及时把握住时机。
(3)信息的处理能力强。量化交易使用计算机技术对海量数据进行处理，对信息的处理能力更强。
