现在的趋势都是基于机器学习算法的投资策略 比如神经网络算法投资策略、随机森林算法投资策略。

随机森林算法投资策略：
把”机器学习“应用到量化投资领域，不同于以往的量化策略。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律，并利用规律对未知数据进行预测的算法。其中，随机森林算法是一种基于统计学习理论的组合分类器。它可以将用户自选的各个因子，以机器训练的方式，自动分析其影响力度，从而给用户投资建议。
适合做多分类问题；
1.当存在分类不平衡的情况时，随机森林能够提供平衡数据集误差的有效方法(通过属性评估?)；
2.训练和预测速度快；
3.对训练数据的容错能力，是一种有效估计missing值的方法，当数据集中有大比例的数据缺失时仍然可以保持精度不变；
4.能够有效地处理大的数据集；
5.它能够处理很高维度(feature很多)的数据，并且不用做特征选择
6.能够在分类的过程中可以生成一个泛化误差的内部无偏估计(OOB error可以作为泛化误差的一个估计)；
7.能够检测到特征之间的相互影响以及重要性程度(通过feature_importances_方法)；
8.不容易出现过度拟合；实现简单容易并行化(通过n_jobs)。
9.模型的上述性能可以被扩展运用到未标记的数据集中，用于引导无监督聚类、数据透视和异常检测

1、海龟交易系统
2、趋势线突破交易系统
3、波动性突破交易系统
4、通道突破交易系统
5、四周规则
6、NEWS交易系统
7、MACD交易系统
8、EMA交易系统
9、均线交易系统
10、三重滤网交易系统
11、SAR交易系统
12、OBV交易系统
（另有：双均线交易系统、克罗均线系统、时间价格突破、LSS多空强弱、单均线交易系统、趋势跟踪类全套产品、不动如山SAR、浮动波动性突破、鳄鱼法则等系统）
海龟交易系统用的最广泛，也是最早的一批交易系统，现在演化的程度也是最高的，相当的完善。

目前国内主流量化策略按资金量分，大资金量包括：alpha对冲，指数增强，CTA趋势。小资金量包括：CTA套利，高频做市。

海龟交易法则——历史传承。现在都是各式的变体。