国内量化私募几种主流策略，必看！对于私募量化股票策略而言，投资策略类型主要可以分为量化对冲策略和量化多头策略两类。
量化对冲策略将市场beta风险对冲掉，只获取超额alpha收益，属于中低风险的稳健型策略。量化多头策略通过量化的手段筛选出优质股票构建多头组合，以战胜市场指数获取超额收益。
由于私募量化约束相对较少，因此超额收益来源相对多元化，主要可以分为如下几个来源：
1、因子选股alpha。
因子选股alpha贡献了超额收益的主要部分。近几年来，因子挖掘逐渐由中低频基本面因子转向中高频量价因子，主要用于捕捉中短期交易的定价偏差。中高频量价因子的生命周期较短，因此需要不断的进行挖掘。
部分头部私募采用WorldQuant的因子挖掘模式，引入机器学习算法进行批量因子挖掘。随着基础数据的频率越来越高，因子的挖掘和计算对硬件的算力要求也越来越高，对也系统配置和有效算力提升带来了更高的要求。
2、择时策略。
择时策略包括大盘择时和个股择时。大盘择时用来控制总体仓位高低或者股票风险敞口大小；个股择时用来决定对具体个股的超配和低配。有效的择时体系能够给产品带来一定收益增强。
3、日内T+0交易。
日内T0交易是私募比较重要的超额收益来源，同时对系统配置要求较高。顶级量化私募一般都有自主研发的模型和交易系统，来实现T+0交易的自动化。
部分系统配置较低的私募，会采用人工进行手动T0操作来实现收益增强，部分私募还会将T0交易业务外包给规模较小的主做T0业务的私募来做。一般来说，在市场波动和交易活跃程度较高的行情中，T0超额收益增强效果比较明显。
4、算法交易。
通俗来讲，算法交易将大额的交易分解为若干笔小额的交易，以便更好管理订单的冲击成本、机会成本和风险，最终实现降低交易成本增强收益的效果。顶级私募一般会有自主研发的算法交易下单系统，随着资产管理规模越来越大，算法交易重要性越来越高。
除此之外，量化私募还有其他的超额收益来源。以打新收益为例，打新收益主要分为新股打新和可转债打新。
