一般而言，量化投资可粗略分为7个环节：收集数据、数据清洗、特征提取、模型开发、组合优化、回测模拟、交易执行。在收集数据这一环节，目前主流量化私募均不遗余力地加大投入，在数据来源很难做到独有或特别的差异化，而后面的6个环节，则几乎千差万别，背后考验的恰是管理人对市场理解的程度。随着时间推移，既有策略更完善，开发新因子的难度就越大。

　　很多文章在提及量化策略时会用到“高频”、“T+0”、“量价”等等，但这些术语并不准确严谨，海外把量化投资策略分为三大类：高频策略、统计套利策略和基本面量化策略。

　　（1）高频策略

　　高频是相对于“非高频”的概念，在极短的预测周期里赚取买卖价差，具体预测周期的定义有些微差别，按海外惯例，预测周期一般“不超过5分钟”。

　　考虑到国内T+1和印花税的股票交易制度，真正优质的高频策略容量非常小众，基本上无法接受外部投资者资金发行资管产品，从规模占比上看对市场影响较小，也不属于主流策略。故讨论外资高频量化策略的影响时，更多还是以期货市场而非股票为主要场景：外资高频主要存在于实行“T+0”交易的中国期货市场，其中以Jump Trading为代表的外资高频交易商在硬件、策略、技术上具备明显优势。

　　需要特别提及的是，假设股票量化策略的年换手率约为100倍左右，其实相当于5天左右的平均持仓周期，实际是中频策略，而非高频策略。

　　（2） 统计套利策略

　　统计套利，指主要运用价格和交易量数据，借助数学模型和算法进行预测和风险管理，通过预测个股中短期股价的相对走势来获取收益。

　　这类模型通常在市场上寻找短期偏离合理价格较多的股票——做多低于合理价格的股票，卖出高于合理价格的股票——日积月累，以获得较为稳定的超额收益。这类模型的超额收益来源大部分来自对中短周期股票价格和交易量的研究分析，所以也常被称为“价量模型”。

　　比如，当市场有投资者因各种需要计划调仓卖出某个股票，但如果短期卖出较多，则会对股价形成短期冲击，进而造成股价偏离。量化投资机构通过对市场交易数据及股票微观结构的分析，如果认为导致短期股价低于股票合理价格主要是受流动性冲击而非基本面变化，则会在一定的价格开始买入，从而使交易对手方能以更好的交易价格完成交易，为市场提供一定流动性的同时，也平滑了股价的大幅波动，而量化投资机构通过买入股票并持有直到股价回到均衡价格，在实现盈利的同时也提升了市场的定价效率。

　　海外著名的量化对冲基金比如文艺复兴、D.E.Shaw、Two Sigma ，Citadel LLC主要采用统计套利策略，目前国内主流量化私募也多以统计套利为核心策略，预测周期从日内到几天不等，一般不超过10天。

　　（3）基本面量化策略

　　国内公募量化多采用基本面量化策略，和传统基金经理价值投资类似，基本面量化模型会收集处理企业的所有公开信息，包括财务数据、经营数据、行业信息等等，然后挖掘数据背后的市场规律。基本面数据更新频率低，基本面量化策略持仓周期短则数月长则几年。持仓时间拉长，超额收益会降低，但策略容量能够大幅提升。(CIS)