量化交易软件适用策略包括：均值回归策略、动量策略、统计套利策略、配对交易策略、机器学习与人工智能策略等。

1. 均值回归策略

均值回归策略基于价格回归均值的原理，即价格在短期内偏离其长期均值后，有向均值回归的趋势。当价格高于均值时，卖出资产；当价格低于均值时，买入资产。此策略适用于价格波动性较大的市场环境。

2. 动量策略

动量策略基于“强者恒强”的市场现象，即过去表现良好的资产在未来一段时间内继续表现良好的概率较大。通过买入过去表现良好的资产，卖出过去表现不佳的资产来获利。此策略适用于市场趋势较强的时期。

3. 统计套利策略

统计套利策略利用不同资产之间的历史价格统计关系进行交易。当这种关系偏离历史均值时，通过同时买入和卖出相关资产来获利。此策略需要大量的数据和计算能力来建立和维护统计模型。

4. 配对交易策略

配对交易策略是一种特殊的统计套利策略，涉及同时买入和卖出一对高度相关的资产。当这对资产的价格偏离其历史价格关系时，进行交易以期价格回归。此策略通常用于股票市场，但也可用于其他资产类别。

5. 机器学习与人工智能策略

机器学习与人工智能策略利用先进的算法和技术来分析和预测市场行为。这些策略可以基于大量的历史数据进行训练，并能够适应不断变化的市场条件。它们可以用于各种类型的交易，包括预测价格趋势、检测市场异常和执行复杂的交易策略。

总结

量化交易软件适用的策略多种多样，每种策略都有其独特的优势和适用场景。投资者在选择策略时，应根据自身的风险偏好、投资目标和市场环境进行综合考虑，并结合量化交易软件的功能和特点进行选择和优化。