策略组合入门：常见的策略类型及其特点

做量化交易这些年，我见过太多人一上来就追求「圣杯策略」。说实话，这玩意儿不存在。真正赚钱的，往往是懂得把不同策略组合起来的人。今天咱们聊聊四种最基础的策略类型——趋势跟踪、均值回归、统计套利、事件驱动。搞懂它们，你就算入门了。

一、趋势跟踪：跟着市场走

趋势跟踪，说白了就是「追涨杀跌」。听起来简单吧？但执行起来可没那么容易。

核心逻辑：市场一旦形成趋势，往往会持续一段时间。我们要做的，就是在趋势启动时进场，在趋势反转时离场。

我个人习惯用双均线系统来判断趋势：

# 简单的双均线趋势跟踪
def trend_follow(data, short_window=20, long_window=60):
    data['short_ma'] = data['close'].rolling(short_window).mean()
    data['long_ma'] = data['close'].rolling(long_window).mean()
    
    # 金叉买入，死叉卖出
    data['signal'] = 0
    data.loc[data['short_ma'] > data['long_ma'], 'signal'] = 1
    data.loc[data['short_ma'] <= data['long_ma'], 'signal'] = -1
    
    return data['signal']

我在项目中遇到过最典型的案例：2020年原油暴跌那波，趋势跟踪策略赚翻了。但到了2021年震荡市，同一个策略亏得亲妈都不认识。所以啊，没有万能策略。

二、均值回归：赌它不会一直极端

均值回归和趋势跟踪正好相反。它赌的是：价格偏离均值太远，迟早会回来。

核心逻辑：当价格偏离历史均值超过一定标准差时，反向开仓。

你想想看，如果一只股票平时波动在±2%以内，突然一天跌了5%，大概率是过度反应。这时候买入，等它回归。

# 布林带均值回归策略
def mean_reversion(data, window=20, std_dev=2):
    data['ma'] = data['close'].rolling(window).mean()
    data['std'] = data['close'].rolling(window).std()
    
    data['upper'] = data['ma'] + std_dev * data['std']
    data['lower'] = data['ma'] - std_dev * data['std']
    
    # 触及下轨买入，触及上轨卖出
    data['signal'] = 0
    data.loc[data['close'] < data['lower'], 'signal'] = 1
    data.loc[data['close'] > data['upper'], 'signal'] = -1
    
    return data['signal']

三、统计套利：找亲戚之间的价差

统计套利，说白了就是找两只「长得像」的股票，做它们之间的价差。

核心逻辑：找到具有协整关系的资产对，当价差偏离历史均值时，做多被低估的、做空被高估的。

举个例子：茅台和五粮液，长期走势高度相关。如果某天茅台涨了5%，五粮液只涨了1%，这个价差大概率会回归。

# 配对交易统计套利
def pairs_trading(asset_a, asset_b, window=60):
    # 计算价差
    spread = asset_a - asset_b
    spread_mean = spread.rolling(window).mean()
    spread_std = spread.rolling(window).std()
    
    # 标准化价差
    z_score = (spread - spread_mean) / spread_std
    
    # 当z-score超过阈值时开仓
    signal = 0
    if z_score.iloc[-1] > 2:
        signal = -1  # 做空价差
    elif z_score.iloc[-1] < -2:
        signal = 1   # 做多价差
    
    return signal

四、事件驱动：靠消息吃饭

事件驱动策略，就是利用重大事件带来的价格波动赚钱。比如财报发布、并购重组、政策变化等。

核心逻辑：提前预判事件影响，在事件发生前后进行交易。

这类策略对信息处理能力要求极高。我见过做得好的团队，专门雇了NLP工程师来解析新闻文本。

# 简单的事件驱动框架
def event_driven(event_calendar, price_data):
    """
    event_calendar: 事件日历，包含事件类型、时间、预期影响
    price_data: 价格数据
    """
    for event in event_calendar:
        # 事件前建仓
        if event['type'] == 'earnings':
            # 财报事件：预期利好则做多
            position = 1 if event['sentiment'] == 'positive' else -1
            # 事件后平仓
            # ...
    return positions

四种策略对比

为了方便你理解，我整理了一张对比表：

策略类型	适用行情	胜率	盈亏比	最大回撤
趋势跟踪	单边趋势	30%-40%	3:1以上	中等
均值回归	震荡行情	60%-70%	1:1左右	较小
统计套利	任何行情	50%-60%	2:1左右	较小
事件驱动	事件密集期	40%-50%	2:1-5:1	较大

策略组合的核心逻辑

看到这里你可能会问：知道了这四种策略，然后呢？

嗯，重点来了。单一策略都有短板，但组合起来就不一样了。比如：

• 趋势跟踪 + 均值回归：一个抓大行情，一个吃震荡收益
• 统计套利 + 事件驱动：一个做稳定收益，一个博超额收益

我个人习惯的做法是：用60%的资金做趋势跟踪和统计套利（稳健型），30%做均值回归（辅助型），10%做事件驱动（进攻型）。当然，这个比例要根据市场环境动态调整。

好了，四种策略的基本概念就讲到这里。记住一句话：没有最好的策略，只有最合适的组合。下一章咱们聊聊怎么给这些策略分配资金，那才是真正的技术活。