玩量化交易有哪些常用的策略？它们的优缺点分别有哪些？

　　量化交易是一种利用计算机技术和数学模型进行交易的方式。其核心理念是通过让计算机自动化执行交易策略来实现交易目标。在实践中，常见的量化交易策略包括趋势跟随、均值回归、统计套利等。本文将就这些策略的优缺点进行分析。

　　1. 趋势跟随策略

　　趋势跟随策略是指通过分析交易品种的价格走势和趋势来决定交易方向，即追涨杀跌。该策略的基本思路是假设价格的趋势会继续持续下去，因此投资者应该跟随趋势来进行交易。

　　优点：

　　(1)易于实施：趋势跟随策略的实施非常简单，只需要在价格上加上一些技术指标即可。

　　(2)适用范围广：趋势跟随策略不限于特定的交易品种，可以应用于各种交易市场。

　　(3)长期回报稳定：长期来看，趋势跟随策略的回报是稳定的，而且可以避免短期的市场波动。

　　缺点：

　　(1)不易把握：判断趋势的准确性是趋势跟随策略的核心，但这需要高超的技术分析技能和丰富的经验。

　　(2)适用时间短：趋势跟随策略适用于市场处于上涨或下跌趋势的时期，而且市场情况可能会随时改变，无法保证策略可持续应用。

　　(3)容易受到噪声干扰：当市场处于震荡状态时，趋势跟随策略容易出现错误信号。

　　2. 均值回归策略

　　均值回归策略是指交易品种价格波动过度，超出了其长期均值的范围，投资者可以做出短期反向交易的策略。该策略的基本思路是，价格波动的过度会导致其回归到其长期平均值。

　　优点：

　　(1)易于把握：均值回归策略的核心是对价格波动的判断，需要的技术分析技能和经验相对较少。

　　(2)适用时间长：均值回归策略适用于长期市场波动稳定，且不会发生大幅度突发事件影响市场的情况。

　　(3)实际应用广泛：均值回归策略的应用领域非常广泛，包括股票、外汇、期货等。

　　缺点：

　　(1)策略收益波动大：均值回归策略的收益波动较大，因为其需要在价格波动过度时进行交易，且交易周期较短，因此存在较大的市场风险。

　　(2)不易实现高频交易：均值回归策略需要及时反应价格波动，但高频交易需要更先进的技术设备和技术实现，投资者可能需要更高的技术水平和资金投入。

　　(3)容易受到市场噪声干扰：当市场处于极端情况时，如黑天鹅事件等，均值回归策略的回报将被严重影响。

　　3. 统计套利策略

　　统计套利策略是基于市场的定价机制和极短时间内的价格变化，利用市场中存在的价格差异实现套利的策略。该策略的核心是找出价格之间存在的统计关系，并在价格之间存在差异时进行交易。

　　优点：

　　(1)回报稳定：由于统计套利策略是基于价格差异的存在，而不是价格趋势的YuCe，因此回报相对稳定。

　　(2)实现高频交易：因为统计套利策略需要监测价格差异的变化，因此需要使用高频交易技术来实现。

　　(3)适用范围广：统计套利策略适用于各种金融市场，并且能够利用市场价格的微小差异来获取回报。

　　缺点：

　　(1)技术难度高：统计套利策略需要监测价格差异的变化，但这需要高超的技术分析技能和丰富的实战经验。

　　(2)成本较高：由于统计套利策略需要实现高频交易，因此需要雄厚的资金和技术实力来支持。

　　(3)市场风险存在：统计套利策略通过利用价格差异来获取回报，但当市场处于不稳定状态时，这种策略可能会受到严重的影响。

　　综上所述，趋势跟随、均值回归和统计套利策略都具有其优缺点，投资者应根据自身情况和市场情况选择适合自己的策略。同时，投资者还应注意市场风险，采用有效的风险管理措施来保护自己的投资。