从基本类型来看，量化交易的策略可分为“理论指导型”与“数据挖掘型”。理论指导型又可进一步分为“趋势型”和“回归型”。这种划分方法，更多的是从理论角度帮助我们更好地理解量化交易的基本思路。在实际应用中，针对不同的产品、不同的时间周期，能够有不同的作用。量化交易的应用领域主要分为四大领域。

一、选股、择时工具。

传统的基于基本面的交易方法主要看财务指标和估值指标。研究方法主要是将上市公司财务报表、实地调研、行业对比，并且结合宏观进行分析。而基于量化的交易，选股与择时的指标完全不一样。我们举两类常用的量化策略：动量和反转为例。动量策略是指前一段时间表现强的股票会持续走强；反转指前一段时间表现弱的股票会在一段时间之后走强。这些理论是根据“行为金融学”。

行为金融学是与“有效市场假说”相对应的理论。是以金融学和心理学等学科结合而形成的一门新兴分支学科。它认为，交易中的投资者从短期来看有可能是理性的，然而从长期为看未必是理性的。所以就会产生许多与有效市场相对产的“市场异像”。而行为金融学就是利用这些“市场异像”，运用各种方法来对股票的选择和交易时机进行研究和决策。

二、套利类。

所谓套利就是运用同一商品在时间或空间上的差价来赚取利润，而在复杂的交易市场中套利的情形主要有7种。

（1）市场中性。同时构建多头和实头头寸来对冲市场见，在任何市场环境下都可以获得移动的收益。

（2）多空对冲。这是传统的对冲基金策略。大多数以净多头方式投资，净多头比率大部分在10%~20%之间。

（3）期权套利。指同时买入卖出同一相关期货但不同敲定价格或者不同到期月份的看涨或看跌期权合约，期望在以后对冲交易部位或者履约时获利的交易。

（4）统计套利。与无风险套利不同。统计套利是运用证券价格的历史统计规律进行套利，就是一种风险套利。

（5）可转债套利。运用可转债的价格错位，特别是对内含期权的估值不准的时候进行套利。交易基本上是买入可转债，依据动态对冲的方法做空股票。

（6）信用套利。通过买入或卖出信用评级来改善或恶化债券。应用多空来对冲利率风险和债券市场风险。

（7）商品期货套利。原理是根据四个方面第一，商品在不同时间、地点对应均有一个合理的价格差阶；第二，价格的波动性，价格差通常出现不合理；第三，不合理一定会回到合理；第四，不合是回到合理的这部份价格区间就是获利区间。

三、资产配置。

在资产类别选择时，投资组合中各类资产的适当配置以及对这些混合资产进行实时管理。量化交易管理把传统投资组合理论与量化分析技术相结合，大大丰富资产配置的内涵。

四、算法交易。

事先设计好交易策略，把它们编制成计算机程序，运用计算机高速运算能力决定交易下单的时机、价格以及数量。按照各个算法交易中算法的主动程序不同，可将交易算法可分为主动型算法交易、被动型算法交易以及综合型算法交易三种类型。

由此可见，量化交易在股票投资的品种以及投资的不同阶段都有不同的策略与之相对应。根据自己的投资品种。