量化投资策略是利用量化的方法，进行金融市场的分析、判断和交易的策略、算法的总称。目前国内量化策略类型的划分方式多样，根据投资范围和风险收益属性特征的差异，可以将市场上的量化策略划分为以下几种类型：
1. 市场中性策略
市场中性策略旨在从市场的整体走势中脱离，通过做多和做空不同股票或资产的组合，以期实现在任何市场环境下的稳定收益。这种策略常见的交易策略包括对冲策略和套利策略。对冲策略是通过相应的交易来对冲市场方向的波动，以降低风险，实现稳定收益。套利策略则是利用不同市场之间的价格差异或者同一市场中不同资产之间的价格差异进行交易，从中获取利润。
2. 指数增强策略
指数增强策略是基于对某个指数的跟踪，通过一系列的交易操作，力求超过该指数的收益率。这种策略通常通过选择和交易指数成分股或者使用衍生品工具进行实施。
3. 量化选股策略
量化选股策略是利用量化模型和算法，根据一系列的股票指标和因子，筛选符合特定条件的个股，以提高投资组合的收益。常见的量化选股策略包括价值投资、成长投资、动量投资等。
4. CTA策略
CTA（Commodity Trading Advisor）策略是指基于量化模型和算法，在期货市场进行交易的量化策略。CTA策略通常包括股指期货、国债期货、大宗商品期货等多种品种的交易操作，以追求超越市场平均水平的收益。
5. 期权策略
期权策略是基于期权交易进行的量化策略。通过对期权市场的分析和判断，选取合适的期权合约进行买入或卖出操作，以达到股票或指数收益的最大化或保护投资组合的目的。
6. FOF策略
FOF（Fund of Funds）策略是基于量化模型和算法，通过对不同基金的选择和配置，以及对基金表现的评估和调整，实现投资组合的多样化和收益的最大化。
以上是目前国内市场上一些主要的量化投资策略类型，每种策略都有其独特的逻辑和方法。量化投资策略通常依赖于专业的分析师和程序员开发的数学模型和算法，并使用大量的历史和实时数据进行回测和验证。通过使用这些量化模型和算法，投资者可以更加科学、系统地进行投资决策，提高投资效率和盈利能力。
