二十种常见交易策略

策略名称	核心思路与原理	用法	优势	劣势	案例
移动平均线策略	利用不同周期的移动平均线交叉作为买卖信号，短期均线上穿买入，下穿卖出。	适用于趋势明显的市场，通过均线交叉捕捉主要趋势，过滤小幅波动。	简单有效，能捕捉大趋势，适用多种时间框架。	在震荡市中表现不佳，存在滞后性，可能错过趋势初期部分。	2020年比特币牛市期间，MA50上穿MA200后涨幅超过200%。
均值回归策略	基于价格围绕价值波动的原理，价格偏离均值一定程度时，预期会回归均值。	适用于震荡市场，在支撑阻力位附近进行反向交易，高抛低吸。	在区间震荡市中表现优异，风险回报比较高。	在单边趋势市场中会产生连续亏损，需要严格止损。	某股票在布林带上下轨之间震荡时，触及下轨买入，触及上轨卖出。
突破交易策略	价格突破关键支撑/阻力位时，趋势可能延续，顺势入场获取趋势利润。	在重要位置突破时入场，设置止损于突破点另一侧，跟随新趋势。	能捕捉强劲趋势的开始阶段，盈亏比通常较好。	假突破频繁，需要有效过滤假信号，避免误入场。	特斯拉股价突破1000美元重要阻力位后，一周内上涨15%。
网格交易策略	在特定价格区间内设置等差/等比的买入和卖出订单，利用市场波动低买高卖获利。	在震荡市场中设置网格，价格下跌触发买入，上涨触发卖出，累积利润。	在震荡市中收益稳定，无需预测市场方向。	单边趋势中可能爆仓，资金使用效率较低。	在外汇市场EUR/USD的1.10-1.15区间设置0.01间隔的网格订单。
海龟交易策略	由理查德·丹尼斯推广的趋势跟踪系统，用ATR计算仓位和止损，严格执行规则。	突破20日/55日高点入场，使用2ATR止损，符合条件时逐步加仓。	完整的系统化交易方案，能捕捉大趋势，风险控制明确。	大部分时间处于盘整亏损，需要极强心理素质坚持执行。	2021年原油期货从40美元启动的趋势中，海龟策略获利超过80%。
动量策略	基于“强者恒强”原理，买入近期表现强势的资产，卖出弱势资产，跟随趋势延续。	选择过去一段时间内收益率最高的资产组合，定期调整持仓，强化趋势收益。	能充分利用市场趋势延续效应，抓住领头羊品种。	在市场转折点可能遭受较大回撤，需要及时止损控制风险。	2023年第一季度，买入科技股七巨头组合收益远超大盘。
反转策略	基于均值回归原理，买入近期表现弱势的资产，卖出强势资产，预期价格反转。	选择过去一段时间表现最差的资产组合，耐心等待价格回归合理区间。	入场位置通常在低位，风险较小，潜在回报率高。	可能买入继续下跌的资产，需长期等待反转，时间成本高。	2022年底买入超跌的中概股，2023年上半年平均反弹50%+。
波动率策略	基于波动率均值回归特性，高波动时做空波动率，低波动时做多波动率，赚取波动差。	使用VIX指数或期权组合构建头寸，根据波动率水平调整多空方向。	与其他策略相关性低，市场恐慌时（高波动）收益高。	黑天鹅事件中可能产生巨额亏损，需要精细的风险管理。	2020年3月市场恐慌时，做多VIX指数短期内获利数倍。
价量结合策略	结合价格和成交量信息，确认突破有效性与趋势强度，价量同步为健康信号。	价格上涨同时放量确认趋势，价量背离时警惕反转，过滤假突破信号。	过滤假信号，提高交易准确性，明确趋势强度。	需要实时成交量数据，盘中需持续监控，对盯盘要求高。	苹果发布新机后股价突破前高，同时成交量放大3倍，确认上涨趋势。
基本面量化策略	使用财务、估值等基本面数据构建模型，筛选优质资产，注重长期价值。	选择低市盈率、高股息、高ROE等指标组合，筛选股票并长期持有。	逻辑清晰，长期有效，受市场风格影响小。	短期可能跑输市场，需要长期坚持，基本面数据存在更新延迟。	巴菲特的价值投资策略，长期持有低估值优质公司。
期现套利策略	利用期货与现货之间的价差套利，价差偏离合理区间时入场，等待回归。	同时买入低估品种、卖出高估品种（如期货升水时做空期货+买现货）。	市场中性，不受方向性风险影响，收益稳定。	收益率较低，需要大量资金，价差可能短期继续扩大。	股指期货大幅升水时，做空期货同时买入ETF组合套利。
统计套利策略	基于历史数据寻找相关性高的资产组合，价差偏离时做多弱势、做空强势，赚回归收益。	找到历史相关性高的资产（如两只股票），价差扩大时入场，回归时平仓。	理论上市场中性，风险可控，与大盘相关性低。	历史关系可能改变，导致策略失效，需不断调整模型。	-
事件驱动策略	利用公司事件（并购、分红、财报等）带来的价格波动，赚取事件溢价。	在事件发生前布局，事件落地后平仓，捕捉短期价格波动机会。	短期收益高，与市场相关性低，机会来源多样。	事件结果不确定性高，需专业知识，存在信息不对称。	微软宣布收购动视暴雪后，后者股价单日上涨25%。
日内波段策略	捕捉日内趋势波动，持仓时间几分钟到几小时，不留隔夜仓，控制隔夜风险。	结合技术指标和量价关系，日内趋势启动时入场，趋势结束或临近收盘平仓。	隔夜风险低，资金使用灵活，日内交易机会多。	交易成本高（手续费、滑点），需长时间盯盘，心理压力大。	2023年3月银行股日内波动加大，多次出现3%+的日内波动机会。
新闻情绪策略	用自然语言处理技术分析新闻、社交媒体情绪，将情绪倾向转化为交易信号。	实时分析新闻情感，积极情绪做多对应资产，消极情绪做空。	能快速反应新信息，捕捉市场情绪变化的短期机会。	情感分析准确性有限，可能过度反应，噪音信号多。	特斯拉CEO推特发言后，情感分析系统及时捕捉交易机会。
期权策略	使用期权组合构建不同收益曲线，适配不同市场预期和风险偏好。	运用跨式、宽跨式、垂直价差、日历价差等组合，应对震荡或趋势市。	灵活性强，风险可控，收益风险比可预先确定。	策略复杂，需期权专业知识，部分合约流动性可能不足。	财报前卖出跨式期权组合，赚取时间价值和波动率下降收益。
ETF轮动策略	根据不同行业/资产类别ETF的相对强度，轮动到强势板块，跟随板块趋势。	每月评估各ETF表现，买入强势ETF，卖出弱势ETF，调整持仓结构。	分散风险，抓住板块轮动机会，操作流程简单。	轮动频率需优化，可能错过板块突然启动的初期收益。	2023年上半年科技ETF表现强势，轮动到科技ETF收益显著。
机器学习策略	用机器学习算法（如神经网络、随机森林）从历史数据中找模式，预测价格走势。	训练模型生成交易信号，实时输入数据更新预测，动态调整持仓。	能发现非线性关系，处理高维数据，适应市场变化。	存在过拟合风险，模型逻辑难以解释，需大量数据和技术支持。	使用LSTM神经网络预测股价短期走势，准确率超过60%。
多因子模型策略	结合价值、质量、动量、波动等多因子综合评分，筛选高分资产构建组合。	为每个因子分配权重，计算股票综合得分，选择得分高的组合持仓。	分散风险，逻辑完备，适应不同市场环境。	因子有效性随市场变化，需定期调整权重，数据要求高。	使用价值+质量+低波三因子模型，2010-2020年年化收益18%。