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其实从大类上来说，策略只有两大类，价值（Value）类和动能（Momentum）类。
价值类投资笃信的是市场可以发现一个投资标的物价值并且价格会相应地反应出这个价值。这就是传统的基本面投资，在Quant Trading中，这对应的是Mean-Reversion类型的策略，只不过在量化交易中，投资的标的物也许在市面上并不存在，而需要组合已有的投资标的物而创造一个新的投资标的物，典型的例子是配对交易（pair trading)。而大部分量化资管的策略，说的天花乱坠，其实大多从Fama-French的三因子模型开始，而这些因子不就是基本面投资者在看的数据么，只不过量化交易用的是统计方法切入而已。
但是任何有市场经验的人都知道，价格和价值是有偏离的，其实反过来说，如果没有的话，哪里来那么多交易量呢？在短期内，甚至在长期，资产价格偏离其价值都是常有的事情，通过发现潜在的趋势并盈利的方式，就是动能类策略，交易者赌的是现有的趋势会继续持续下去。传统的技术分析方法都是此类策略，所有的技术指标都在寻找或者确认趋势（trend）,所以动能类策略跟趋势跟踪类策略（trend following)策略大同小异。而量化交易中很多通过计算机实现的动能策略，例如很早之前就出现现在仍然有不少人在使用的海龟交易策略就是其中的典型。
乔治·索罗斯并未著作出版过《量化投资》一书。本书由丁鹏出版著作出版。
作者简介
丁 鹏
中国量化投资研究的先行者，他开发的D-Alpha量化对冲交易系统，实战中获得持续稳健的收益率。
毕业于上海交通大学计算机系获得工学博士学位，是国际知名的人工智能研究员，美国电子电气工程师学会（IEEE）、美国金融学会（AFA）会员。
2001年底进入上海交通大学工作，在金融工程、金融数学领域深入研究多年，在国际顶级刊物和会议上发表过十余篇学术文章，获得国家发明专利5项。
《量化投资—策略与技术》是国内第一本有关量化投资策略的著作，首先介绍了量化投资大师西蒙斯的传奇故事（连续20年，每年赚60%）；然后用60多个案例介绍了量化投资的各个方面的内容，主要分为策略篇与理论篇两部分，策略篇主要包括：量化选股、量化择时、股指期货套利、商品期货套利、统计套利、期权套利、算法交易和资产配置等。理论篇主要包括：人工智能、数据挖掘、小波分析、支持向量机、分形理论、随机过程及it技术等；最后介绍了作者开发的d-alpha量化对冲交易系统，该系统全球市场验证显示具有长期稳健的收益率。
《量化投资—策略与技术》适合基金经理、证券分析师、普通散户及有志于从事金融投资的各界人士阅读。
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评论列表（4条）
我是久久号的签约作者“水之”！
希望本篇文章《神经网络选股》能对你有所帮助！
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