一、基础趋势类策略

QMT最常用的策略类型之一是趋势跟踪类模型。这类策略的核心假设是"趋势会延续"，常见实现方式包括单均线策略和双均线策略。

单均线策略通过一条均线的价格穿越关系来判断买卖时机，逻辑简单直观，适合刚接触量化的投资者上手练习。双均线策略则引入快慢两条不同周期的均线，当快线上穿慢线时买入，下穿时卖出，信号的可靠性相比单均线有所提升。[1]

对于追求信号精度的投资者，还可以将MACD指标与KDJ指标结合使用，形成双指标共振策略。MACD负责判断趋势方向，KDJ负责捕捉短期超买超卖信号，两者配合可以在一定程度上过滤假信号。[1]

二、价值与基本面类策略

QMT不仅支持纯技术指标策略，也可以编写基于基本面数据的选股模型。比如"菜场大妈"策略——以"质地好、价格低、市值小"为三个核心维度进行选股，结合市盈率、市净率等基本面因子做综合评分排序。[1]

因子选股策略是另一类比较成熟的模型。投资者可以将股息率、PEG、市值、波动率等多个因子纳入模型，通过打分或排序的方式筛选出综合排名靠前的股票池。这类策略的优势在于多维度评估，分散了单一因子失效的风险。[1]

小市值策略在A股市场也有一定的历史表现基础，专注于筛选市值较小的股票构建组合。这类策略对市场的敏感度较高，波动相对较大，适合有一定风险承受能力的投资者。[1]

三、日内交易与统计套利类策略

对于偏好短线交易的投资者，QMT支持日内T0策略的编写。这类策略通常基于MACD等指标在日内捕捉波动价差，核心要求是收盘时持仓与开盘保持一致，不隔夜留仓。[1]

动量策略和均值回归策略是两类对立的交易逻辑。动量策略认为"强者恒强"，选择近期表现强势的股票买入；均值回归策略则认为价格会向历史均值回归，在偏离过大时反向操作。两者没有绝对的好坏，取决于市场所处的行情阶段。[1]

四、高阶机器学习策略

具有一定编程基础和技术背景的投资者，可以在QMT中接入机器学习模型。通过历史数据训练分类或回归模型，用模型预测未来短期的价格走势或涨跌概率，再根据预测结果生成交易信号。[1]

需要提醒的是，机器学习策略的构建门槛较高，涉及数据清洗、特征工程、模型调参、过拟合检测等多个环节。新手建议先从简单的规则类策略入手，积累经验后再逐步过渡到模型类策略。

量化策略从简单规则到复杂模型跨度很大，关键在于找到适合自身水平的切入点。而我司对普通投资者提供"10万入金即开QMT专业版"的便捷通道，专业量化社群内有资深用户分享策略思路和避坑经验，配合线上快速开通和一对一的实操指导，让策略学习之路不再孤单。

（点击头像右边咨询按钮，最新的VIP低佣开户政策自取）