量化交易是通过使用计算机算法来执行交易的一种交易方式，它可以基于各种策略和信号进行交易决策。以下是一些常见的量化交易策略：

均值回归：该策略假设价格在一段时间内会围绕其均值波动。当价格偏离均值时，交易者会采取相应的头寸，以期望价格回归到均值。

动量策略：动量交易者关注资产价格的趋势，并倾向于在价格上升时买入，在价格下跌时卖出。

统计套利：通过利用不同市场或不同资产之间的价格差异，进行风险较小的套利交易。

市场制造者策略：市场制造者试图通过同时提供买入和卖出报价，从而在买入价和卖出价之间赚取价差。

事件驱动策略：该策略基于特定事件或数据发布的影响来执行交易，如企业收购、股票分割等。

统计套利：利用股票之间的统计关系进行套利，例如配对交易。

量化趋势跟踪：基于市场的趋势和波动性，以及技术指标来执行交易。

交易信号策略：基于技术分析、机器学习或其他方法产生的交易信号进行交易决策。

机器学习策略：使用机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，来预测市场走势和执行交易。

套利策略：利用不同市场、交易所或合约之间的价格差异进行套利交易。

这只是量化交易策略中的一部分。每个策略都有其优势和风险，并且需要仔细的研究、测试和优化才能成功应用于真实市场中。同时，量化交易也需要对数据处理、编程和风险管理等方面有相应的技术支持。