在量化交易中，不同的
交易产品（标的资产）
具备各异的市场特性、波动规律和获利逻辑。了解这些差异，有助于制定更有效的策略。
以下是量化交易中最常见的
四种交易产品
及其对应的
核心获利模式：
? 一、股票（Stocks）
???? 特点：
上市公司股权，长期可分红；
流动性较好（特别是大盘股）；
受基本面、行业、情绪多重影响；
多为 T+1 交易制度（A股），有涨跌停限制。
???? 量化策略类型与获利模式：
策略类型
获利模式
示例
多因子选股
综合价值、动量、质量等因子评分，买入排名靠前的股票
ROE高 + PE低 + 近期涨幅好 → 买入
事件驱动
利用财报发布、股东增持、指数纳入等事件带来的短期价格反应
季报超预期 → 自动买入
统计套利 / 配对交易
找两只关联性高的股票，价差偏离时做空高估、做多低估
茅台 vs 洋河，价差扩大 → 套利
日内回转（T0）
利用日内波动低买高卖，适合有底仓的投资者
早盘急跌买入，午后拉升卖出
???? 主要盈利来源：
长期：企业成长 + 估值修复
短期：市场情绪错杀 + 技术性反弹
? 二、期货（Futures）
???? 特点：
杠杆交易（保证金制度，如10倍杠杆）；
可做多也可做空；
有到期日，需移仓换月；
包括商品期货（原油、铜、豆粕）、金融期货（股指、国债）；
???? 量化策略类型与获利模式：
策略类型
获利模式
示例
趋势跟踪（CTA）
捕捉大宗商品或股指的中长期走势
原油突破60美元 → 开多单，顺势持有
跨期套利
同一品种不同到期合约之间的价差回归
近月螺纹钢比远月贵太多 → 卖近买远
跨品种套利
相关商品间的相对强弱变化
豆粕涨得比菜粕快 → 卖豆粕买菜粕
期限结构交易
利用期货升水/贴水结构变化获利
股指期货深度贴水收窄 → 做多期货
???? 主要盈利来源：
方向性趋势 + 期限结构变化 + 波动率上升
???? 优势：双向交易、高流动性、适合程序化趋势策略。
? 三、ETF（交易所交易基金）
???? 特点：
跟踪指数或行业的一篮子股票组合；
可像股票一样实时买卖；
成本低、分散风险；
支持T+0交易（部分ETF，如货币、跨境、商品类）；
???? 量化策略类型与获利模式：
策略类型
获利模式
示例
行业轮动
根据经济周期切换强势行业ETF
经济复苏 → 加仓券商ETF；通胀 → 加仓资源ETF
配对交易 / 相对强弱
比较两个相似ETF的价格关系
创业板ETF vs 科创50ETF，价差异常 → 套利
网格交易
在震荡行情中设定上下轨自动低买高卖
沪深300ETF 在3.8~4.2元之间反复波段操作
折溢价套利（一级市场）
通过申购赎回机制捕捉IOPV与市价偏差
ETF市价 < 净值 → 买入并赎回一揽子股票卖出
???? 主要盈利来源：
指数波动 + 行业轮动 + 流动性溢价 + T+0价差机会
???? 尤其适合中低频量化策略和散户入门。
? 四、数字货币（Crypto Assets）
???? 特点：
7×24小时连续交易；
高波动性（单日±10%常见）；
全球市场、无涨跌停；
杠杆可达10x~100x（合约）；
主流币种：BTC、ETH、SOL 等；
???? 量化策略类型与获利模式：
策略类型
获利模式
示例
趋势追踪
利用均线、MACD等判断大级别方向
BTC站上200日均线 → 开多
均值回归 / 网格交易
在震荡区间内反复低吸高抛
ETH在3,000~3,500设网格自动交易
跨交易所套利
同一币种在Binance、OKX、Coinbase价格不同 → 低买高卖
Binance BTC报价更低 → 买入并转到OKX卖出
做市策略（Market Making）
提供买卖挂单赚取手续费返佣或价差
在订单簿中间挂单吃手续费
资金费率套利（永续合约）
长期做多/做空配合现货对冲，赚取正资金费率
当资金费率为负 → 做多永续合约 + 卖出现货
???? 主要盈利来源：
极端波动 + 24小时交易 + 丰富的套利机会 + 合约机制复杂性
???? 适合高频、自动化、全天候运行的系统。
???? 四类产品对比总结表
维度
股票
期货
ETF
数字货币
交易时间
交易日 9:30–15:00
同左（部分夜盘）
同左
7×24小时
是否可做空
有限制（融券）
是
有限制
是（合约）
杠杆水平
一般无
5–15倍
无
10–100倍
波动性
中等
较高
较低
极高
流动性
好（龙头股）
好（主力合约）
好
好（主流币）
适合策略
多因子、事件驱动
CTA、套利
网格、轮动
高频、趋势、套利
最大优势
基本面支撑
双向+杠杆
分散风险
高频+全天候
???? 总结：如何选择？
如果你追求…
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稳健增长 + 基本面分析
股票、宽基ETF
趋势行情 + 杠杆放大收益
期货、股指期货
震荡市波段操作
ETF网格、个股T0
高波动 + 全天候自动化
数字货币
???? 最佳实践建议：
初学者可以从
ETF 或股票的
多因子策略
入手，逐步
扩展到期货和数字货币
，构建一个
多资产、多策略的量化投资组合
，分散风险，提升稳定性。