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两类阿尔法模型：理论驱动型和数据驱动型
真正追求阿尔法收益的交易策略是少之又少的，这一重要事实并未被普遍认可或接受。实际上，这些基础交易策略的实现方式多种多样，从而由有限的几个核心策略衍生出花样繁多的交易策略。理解量化交易策略的关键在于，理解宽客科学地分析问题的视角。
绝大部分宽客都是理工科出身，之后投身金融业，因此在其整个职业生涯中他们的理工科背景经常会左右其进行交易的策略选择。科学的两个重要分支是理论主义和经验主义。理论型科学家（theoretical scientists）通过假设世界是目前这种状况的原因来解释我们所处的世界。这是我们接触最多也最为熟悉的“科学”。例如，正是根据空气动力学原理，工程师们才设计出具有远距离飞行能力并且飞行平稳的飞机。经验型科学家（empirical scientists）认为，即使不假设行为的合理性，通过对世界的充分观察，我们也可以对未来的行为模式进行预测。换句话说，知识源于经验。作为这种经验科学的重要应用的典型例子之一的人类基因组计划（Human Genome Project），研究组成人类DNA的众多碱基对和人类的很多特征之间的对应关系。
理论型科学与经验型科学的区别直接导致了两种类型的交易策略，从而产生了两种类型的宽客。第一种，也是目前为止最为常见的一种，是理论驱动型的。他们通过观察市场行为，寻找可能用来解释这些行为的普适性理论，再依据市场数据来检验该理论是否可以有效解释市场行为。在量化交易中，这些理论中的绝大部分都是通俗易懂的，即使在鸡尾酒宴会上解释给朋友们听，大家也都会点头赞同。例如，很多人都认同这一观点“便宜的股票比贵的更有投资价值”，这也是众多价值型基金存在的原因。某种理论，一旦可以被准确地描述或定义，我们就可以对其进行检验。
目前处于少数派地位的第二类科学家认为，通过对现实情况的经验观察和分析并进行总结，可以取代理论的地位。简言之，这类科学家认为，通过合理使用正确的技术性手段，人们可以识别出隐藏在数据中的模式或规律。仍以人类基因组计划为例。我们已经知道，某些基因片段对应着特定的人类行为，人类基因组计划的科学家认为，我们并不需要对此进行理论解释，不需要从理论上来解释为什么存在这种对应关系。相反，他们仅仅从理论上说明，基因片段和人类行为特征之间的对应关系可以通过统计方法进行刻画，在该思路指导下他们去具体研究这种对应关系。经验型科学家有时被戏称为“数据矿工”（data miners），很多情形下的确如此，因为他们并不关注对自己的理论进行升华，而只是千方百计地利用数据分析方法去揭开并不显而易见的市场行为的面纱。
值得注意的是，在研究之初，理论型科学家（以及宽客）也很依赖观测数据。类似于经验型科学家，他们也认为，数据中表现出来的某些现象在未来仍会出现。但是，经验型科学家宁愿花费很大精力去发掘隐藏在数据中的繁芜丛杂的各种关系模式，也不愿总结一套理论去对数据进行统一的解释。