量化选股策略主要分为以下五类，涵盖多维度分析方法：

1. 多因子策略

   通过综合基本面（如市盈率、市净率）和技术面（如动量、波动率）因子，筛选出具有显著收益潜力的股票。该策略利用算法模型构建组合，降低单一因素带来的风险。

2. 均值回归策略

   基于价格围绕均值波动的统计原理，当股价偏离均值过大时反向操作。例如，股价低于历史均值时买入，高于均值时卖出，适用于周期性行业或趋势反转场景。

3. 趋势跟踪策略

   通过移动平均线、RSI等指标判断市场趋势，顺势买入或卖出。例如，短期均线上穿长期均线时做多，反之做空，适合趋势明显的市场环境。

4. 事件驱动策略

   基于公司并购重组、政策利好等事件对股价的影响进行选股。需提前预判事件发生时间及影响程度，但存在不确定性较高、难以精准评估的局限性。

5. 市场中性策略

   同时构建多头和空头头寸，对冲市场风险，实现无论市场涨跌均能获得稳定收益。该策略依赖多因子模型筛选个股，平衡收益与风险。

补充说明 ：

• 高频交易策略 ：通过计算机快速捕捉微小价格变动，但需高交易成本支持；

• 统计套利策略 ：利用不同市场或资产间的价差获利，如跨期套利；

• 机器学习策略 ：运用神经网络等算法挖掘历史数据中的复杂模式，但需大量数据训练。