量化基金怎么区别？
先简单回答一下如何挑选量化策略，然后再详细说说策略的分类以及各分类的策略特点，最后聊聊国内量化的现状与未来。 首先考虑的因素是策略的历史表现，历史表现包括了策略的历史回撤和年化收益率两个重要指标，回撤反应了策略的抗波动能力，年化收益反映了策略的收益风险比。
其次考虑的因素是策略的估值方法是否可靠，策略的估值是否准确关系到策略的可持续运行、资金的进出以及在监控过程中的关键指标判断。 最后考虑的因素是策略的逻辑是否清晰，策略的逻辑包括策略的买入点和卖出点决策逻辑，这些逻辑能否自圆其说，是否能通过简单的数学模型进行验证。另外一些基于统计分析的策略往往会提供出预期值和真实值之间的差异，这时需要关注策略的差异原因是否合理。 当以上几点都符合预期时，一个较为完美的策略基本上就诞生了。当然，这仅仅只是选到好策略的前提条件而已。要真正构建出一只优秀的量化策略，还有很多工作要做。
从策略的分类上来看，目前市场上存在的策略无外乎套利策略、统计类策略、算法类策略、CTA策略和复合策略等几类。 套利策略的核心在于发掘市场价格的非有效性，实现低风险甚至无风险的年化收益。所以套利策略常常又被称为“捡钱”策略。
统计类策略则是对某种或者某类资产在过去或者未来可能的表现进行预测。这类策略通常依据历史的观测数据建立模型并利用模型进行回溯测试以评估性能。
算法类策略是基于一定的算法来完成买卖决策，这类策略往往会有着不错的收益表现，但风险也相对较高。 CTA策略是一种主动管理策略，通过掌握不同时期的风格特征或者风格轮动来进行交易。 CFA一级考试中有一章专门讲述主动管理理论，其中介绍了各种不同类型策略的优劣势对比。
除了以上几种类型的策略之外，还有一些其他的小类策略，例如宏观策略、事件驱动型策略等。 这里需要特别提醒的是，无论是哪一类策略，其核心都是建立在统计的基础上。所以对于大部分策略而言，其本质都是相同的，都是为了寻找能够持续盈利的交易模式。
目前国内量化的行业监管体制尚不健全，市场参与主体众多且鱼龙混杂，不少机构打着量化投资的旗号实则做一些高频交易或者程序化交易的事情。在这种情况下，投资者需要擦亮眼睛，仔细甄别，谨慎投资。