量化基金领域可以分为两大类，主要基于交易理念的来源，可分为微观策略和宏观策略，微观策略，包括统计套利、股票市场中性、偏好交易和捕捉超额收益的策略，这些策略通常用于交易股票；宏观策略包括宏观量化、风险平价和期货管理，这些策略在更广泛的商品和其他金融市场进行期货和相关衍生品交易。

每种策略类型中，交易的资产、典型的持有期和所使用的模型可以有很大的不同。除此之外，这两种策略类型之间的界限往往是模糊的，许多较大的公司往往交易两个策略领域。特别是大数据技术的广泛使用跨越了两者界限。

量化基金具有提供更多可预测回报的潜力，可以减少行为偏差，具有流高动性特征和多样化来源的收益，这意味着量化基金具有为客户的投资组合增加价值的潜力。但市面上有很多量化基金管理公司为了商业机密，真正运行逻辑又往往秘而不宣，投资者面临的挑战是，如何选择具有风险和回报特征的基金。

一个好的量化基金，需要在基金管理的四个不同领域： 量化研究、执行能力、基础设施和风险管理展现出过人之处。

研究方法上，最好有一个由经验丰富的管理者领导的团队，有着组织良好、纪律严明的投资过程，量化投资遵循科学方法，如投资假设是否被清楚地说明和理解？数据集是否被划分为样本内时期（用于构建策略）和样本外时期（仅用于验证研究），最后，应存在允许研究的想法失败的公司文化，这是激励创新的最佳方法。

交易执行方面的专业技能已成为最佳量化基金与其他对冲基金之间的关键区别之一。在执行方面的专业技能，不仅可以更好的价格或更低的成本进行交易，而且还为交易提供了更多的机会。

量化对冲基金管理的核心，实际上是一项技术业务。最成功的管理者将专注于维护和发展强大的基础设施，而基础设施薄弱的公司最终将失败。最好的基金经理会乐于投资基础设施，他们使用世界上最强大的计算机，比他们的竞争对手更专注于收集更多、更高质量的数据。

在投资过程中加入量化的风险管理方法可能是量化对冲基金最大的潜在优势之一，但并非所有量化的风险管理模型都是相同的。为了让基金经理轻松地分配资本，先熟悉定义、衡量和管理风险的方式。在许多投资者关注策略的亏损特征上，基金经理的风险/回报能够明确展示，以确保与他们的容忍度和期望相一致。

然而，风险管理超越了对风险度量的跟踪。例如，管理者应该能够演示他们如何确切地决定何时放弃当前的研究想法，更重要的是放弃不起作用却正在运行的策略。过去行之有效的策略不太可能永远获利。随着市场低效率的消失和机会发生变化，投资策略停止发挥作用，就需要对其进行调整或完全停止。在策略停止运作时，关闭策略是量化策略风险管理的基本组成部分。