西蒙斯量化交易的交易策略主要基于技术分析和统计分析，并没有采用传统的基本面分析和预测模型。他们的模型采用机器学习算法和统计分析方法，通过对海量历史数据进行分析和建模，发现市场之间的潜在关联，从而构建出一系列适用于不同市场和时间段的交易策略。

　　这些策略旨在从市场中发现低风险、高收益的交易信号，而不是预测未来市场行情。他们认为，市场的变化是随机的、不可预测的，没有可以精确预测未来的模型。因此，他们的交易策略并不是基于对行情的预测，而是利用模型发现历史市场变化的规律，并在这些规律上构建交易信号来进行实际的交易。

　　总之，西蒙斯量化交易的交易策略不是基于预测的，而是基于机器学习算法和统计分析方法，从历史数据中发掘市场变化的规律构建交易信号。这种方法可以很好地避免人类主观判断和情感因素的干扰，以更客观、科学的方式进行交易，并取得较为理想的收益。

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