北有云溪 -
量化交易是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。在国外的期货交易市场，程序化渐渐地成为主流，国内则刚刚起步。今天我们就来分析一下它的优势和劣势。
量化交易到底有何种魅力?
所谓量化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，减少投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
量化模型=计算机技术+量化分析师制定策略
在股票市场上，量化交易早不是什么新闻，量化从业人士张威告诉人民创投(ID：renminct)，在国外七成的交易都是通过计算机决策的，在国内这个数字也接近五成。
过去的股票市场都是靠交易员手动敲键盘来操作的，难免一失手成千古恨，这种行为被戏称为“胖手指”，相比之下，量化交易则如同点石成金的“仙人指”。量化里最美的童话就是“旱涝保收”，牛市也好，熊市也罢，都能大赚特赚。
传统股市量化中最耀眼的明星莫过于詹姆斯西蒙斯，其一手缔造的大奖章基金自1988成立至2009年西蒙斯退休的这21年间，年平均收益率达到了惊人的46%，即使是2007年次贷危机席卷美国，量化基金遭遇滑铁卢的时代，大奖章基金依然获得了骄人的73%的回报率。
量化投资中常用的策略，包括阿尔法策略，CTA策略和套利策略。阿尔法策略通过选股组合，挖掘超越市场整体表现的投资机会;CTA策略通过追随趋势，追涨杀跌;套利策略利用市场价格差异，空手套白狼。每个量化投资策略都是个黑盒子，它们是量化公司的量化投资的核心竞争力，其他外部人无法知道其中的秘密。
旱涝保收，坐收渔利，这样的“黑科技”让币圈的投资者也分外眼红。一家量化交易企业的创始人这样描述自己转行数字货币量化交易的经历：“两年前，炒币的朋友经常24小时看行情，搞得精神疲惫，问我如何在数字货币领域实现量化、程序化交易。他们提供了一个比较简单初级的模型，希望我在它的基础上扩展改造，增加风险管理模块。”
现在大大小小的数字货币量化交易团队采用的量化策略与传统外汇市场、期货市场用来做套利的策略虽然大体相似，可也玩出了新的花样，搬砖就是一个典型。搬砖学名“配对交易”，是指同类型股票或同股异地股票根据价值分析以及股价相对比例相互置换的一种套利方法，由于政策原因，同股异地搬砖并不常见，但在数字货币市场，大大小小的交易所数不胜数，不同交易所之间的价格也常有差异，利用价格差低买高卖，就成为数字货币量化中最简单粗暴的盈利方式。
量化交易的优势
1. 严格的纪律性
量化交易有着严格的纪律性，这样做可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。如果有人质问我，某年某月某一天，你为什么购买某支股票的化，我会打开量化交易系统，系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、资金上、买卖时机上的综合评价情况，而且这个评价是非常全面的,比普通投资者拍脑袋或者简单看某一个指标买卖更具有说服力。
2. 完备的系统性
完备的系统性具体表现为“三多”。首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型;其次是多角度，量化交易的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度;再者就是多数据，就是海量数据的处理。人脑处理信息的能力是有限的，当一个资本市场只有100只股票，这对定性投资基金经理是有优势的，他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的资本市场，比如有成千上万只股票的时候，强大的定量化交易的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资机会。
3. 妥善运用套利的思想
量化交易正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。定性投资大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个股票是可以翻倍的股票;与定性投资不同，量化交易大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。
4. 靠概率取胜
这表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是在股票实际操作过程中，运用概率分析，提高买卖成功的概率和仓位控制。
量化交易的风险性
首先是一二级市场“级差”风险，其次是交易员操作风险，最后是系统软件的风险。
一二级市场的“级差”是整个套利交易的核心。在现有规则下，ETF套利模式分为两种：一种是通过购买一揽子票，按照兑换比例在一级市场换得相应的ETF份额，然后在二级市场上将ETF卖出;另一种则与前者相反，是在二级市场上购买ETF份额，通过兑换比例换得相应数量的股票，然后在二级市场卖出股票。交易的顺序视股票价格、兑换比例、ETF份额交易价格的变动而决定。
由于股价的变动，ETF套利级差转瞬即逝，因此纷繁复杂的计算过程，目前业内由计算机完成，交易员通过设定计算程序并按照结果决定策略，又或者完全自动让系统在出现套利空间时自动交易，后者便称之为程序化交易。
又因为套利的空间非常小，通常只有万分之几，因此套利交易为了获取适中的收益，参与的资金量都比较大。如果交易员把握不当顺序做反，则投资将出现亏损，这便是级差风险。而为了控制这样的人为风险，券商一般提倡自动化交易，方向由计算机把握，交易员输入交易数量即可。
第二种风险是交易员操作失误，比如光大这次的乌龙指事件，有可能是交易员在输入数量的时候出现了失误。这同时也牵扯到第三种风险，系统软件风险，每个交易员在系统中都有相应的交易权限，包括数量、金额。光大本次涉及的金额坊间一度传闻为70亿元，而数量如此巨大的金额是如何绕过系统权限完成交易的?这个问题的暴露，也导致业内质疑光大风控并未做足。
这个平台犹如币圈的一个缩影，每一个人都心惊胆战地伏在荷官的膝下，聆听骰子撞击的声音，殊不知荷官才是他们中的头号玩家。“职业投资者都知道有庄家”，张威直言。多数的量化平台可能会推出更复杂的止损策略和更出色的套利机制，但除非平台拥有足够雄厚的资本成为游戏的庄家，否则就只有被收割的命运。
量化作为工具，或许无可厚非，但许多数字货币基金以“量化”为名，公开募集资金，行走在法律的边缘。中国人民大学教授赵锡军认为，金融行业和其他行业不同，参与金融活动，动用的是别人的钱，发生风险，别人会有损失，因此政府需要更加严格地监管。
量化交易一念天堂，一念地狱。小编在这里希望广大投资者切莫游走在法律的边缘，以身试法，否则等待你的将是法律的制裁
寻云出海 -
量化交易(Quantitative Trading)类属一种投资方法。是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。
量化交易(Quantitative Trading)类属一种投资方法。是指借助现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行交易的证券投资方式。量化交易从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，用数量模型验证及固化这些规律和策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资，以求获得可以持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。
简单来说，量化交易就是干了两件事情：
①建立数学模型
②根据数学模型，在合适的时间点买入或者卖出
量化交易起源于上世纪七十年代的股票市场，之后迅速发展和普及，尤其是在期货交易市场，程序化逐渐成为主流。有数据显示，国外成熟市场期货程序化交易已占据总交易量的70%-80%，而国内则刚刚起步。手工交易中交易者的情绪波动等弊端越来越成为盈利的障碍，而程序化交易天然而成的精准性、100%执行率则为它的盈利带来了优势。
量化交易，有时候也称自动化交易，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。
从四个特点可以简单了解量化交易的优势。
1、严格的纪律性
量化交易有着严格的纪律性，这样做可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。
2. 完备的系统性
完备的系统性具体表现为“三多”。首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型；其次是多角度，量化交易的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；再者就是多数据，就是海量数据的处理。
3. 妥善运用套利的思想
量化交易正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。
4、靠概率取胜
这表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是在股票实际操作过程中，运用概率分析，提高买卖成功的概率和仓位控制。
量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险最小化和收益最大化，但往往也会存在一定的潜在风险，具体包括：
1、历史数据的完整性。
2、模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。
3、网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。
4、同质模型产生竞争交易现象导致的风险。
5、单一投资品种导致的不可预测风险。
量化交易有很多种，包括跨平台搬砖、趋势交易 、对冲等。
跨平台搬砖是指，当不同目标平台价差达到一定金额，在价高的平台卖出，在价低的平台买入。
趋势交易会更加复杂一些，它根据趋势的指标来发出卖出和买入的信号。
对冲是指同时进行两笔与行情相关、买卖方向相反、数量相当、盈亏相抵的交易，以达到对冲风险的效果。
一定程度而言，量化交易是成熟交易市场的标志。
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桃桃 -
什么是程序化交易Program Trading
相对应于人工交易，利用计算机程序(program)辅助、决策和执行交易，在《证券期货市场程序化交易管理办法》中定义的程序化交易是指通过既定程序或特定软件，自动生成或执行交易指令的交易行为。程序化交易将具体的交易时机，仓位，止损止盈，获利标准编写进交易程序中，也可能独立于程序外。程序化只是交易执行的一种方式。
什么是量化交易Quantitative Trading
传统量化投资是指通过数量化方式结合计算机程序化发出买卖指令，以获取稳定收益为目的的交易方式。量化投资方法起源于一百年前，利用现代统计学、数学等方法，从海量的数据中寻找能够带来超额收益的多种“大概率”策略，并按照这些策略所选出的股票进行投资，力求取得稳定的、可持续的、高于平均水平的超额回报。Quantitative Trading
量化交易的故事
鼎鼎有名的基金经理西蒙斯和他的大奖章基金，通过他独特的数学模型捕捉市场机会，由电脑做出交易决策。西蒙斯也因此如神一般存在，2005年，西蒙斯成为全球收入最高的对冲基金经理，净赚15亿美元，差不多是索罗斯的两倍；从1988年开始，他所掌管的大奖章基金年均回报率高达34%，15年来资产从未减少过。
西蒙斯是近20年来最成功的基金经理，一开始西蒙斯与华尔街的很多人一样，采用判断型的投资方法。但他发现这样需要花非常多的时间和心思关注宏观基本面，如美联储何时会加息、加息之后会对产生什么影响等，以此来分析判断外汇和商品的价格走势，然后进行相应买卖。
西蒙斯需要帮手，但他请来的却是一些看起来与投资毫无关系的专家。里昂纳多•鲍姆，统计学领域的佼佼者，他以著名的鲍姆-威尔士算法为基础编好了模型给西蒙斯，用来做外汇交易。西蒙斯还请到了石溪大学数学系教师埃克斯加盟，对鲍姆的模型进行加工改进，对各种金融价格之间的关联关系进行研究，以找到获利的规律。
西蒙斯把这个模型用在他管理的大奖章基金投资中，对此金融行业里大多数的人都认为这纯粹是无稽之谈，数学模型怎么可能赚钱？开张第一年，大奖章赚了8.8%，不好也不坏；但第二年起模型似乎开始罢工了，年初到4月大奖章赔了30%。西蒙斯果断的意识到可能是模型出了问题，于是又请来一位数学大师亨利•劳佛，对模型进行诊断和手术。
劳佛和西蒙斯花了半年时间苦思冥想，做出一个影响大奖章“一生”的决定：将过去模型中有关宏观经济数据的部分完全剔除，只留下技术性数据，同时把注意力都集中在短线交易时间上。这次修正被称为大奖章基金的“遵义会议”，当时制定的投资战略被保留至今，成为大奖章长盛不衰的根本。
西蒙斯和这些数学家、统计学家、密码破译员修正好模型和投资方案后，大奖章基金的奇迹开始上演：1990年净回报率55.9%，翌年39.4%，之后两年分别是34%和39.1%；1994年美国债券市场回报为负6.7%，大奖章基金却净赚了71%；2000年科技股灾，标准普尔美国股票指数跌了10.1%，大奖章却获得了98.5%的高回报；2008年全球金融危机，大部分对冲基金亏损，大奖章赚了80%。从1998年成立到2008年的20年间，大奖章基金的年平均回报是35.6%，而同期标准普尔美国股票指数每年平均仅涨了9.2%。如今这枚华尔街的“大奖章”仍然在不停地赚钱。
如果想获取更多量化交易的知识与资料，比如如何实现量化交易，这里不太方便，见名+VX
表格说明：量化投资与传统投资的区别
代表传统投资的巴菲特28年平均年化收益：22%
代表量化投资的西蒙斯28年平均年化收益：35%
并且大奖章基金的收益率是在扣除了5%的资产管理费和44%的投资盈利分成以后得出的。
数据来源：美国金融杂志《阿尔法》2016
牛云 -
量化就是就是具体化，使用模型来进行程序化交易。
打个通俗的比方：一般的人炒股或者期货就像看病中医一样，通过望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些，很大程度上通过依靠经验和感觉判断来进行操作；量化交易就像西医，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药，定量交易更像是西医，依靠模型判断，模型对于定量投资基金经理的作用就像CT机对于医生的作用。模型对整个市场进行检查和扫描，满足你所编写的程序模型，就会进行处理（下单之类，都是可以自己设置的，看你的模型怎么编写）。
程序化交易越来越被人熟知，使用的人也越来越多，总体来市场会越来越扩大化。
具体的程序化交易程序软件：文化、TB、金字塔等，总的来说金字塔使用起来简单上手，编写的语言不难，而且功能比前两者多。
北营 -
量化交易，有时候也称自动化交易，是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。
在股票市场上，量化交易早不是什么新闻，在国外，七成的交易都是通过计算机决策的，在国内这个数字也接近五成。
过去的股票市场都是靠交易员手动敲键盘来操作的，难免一失手成千古恨，这种行为被戏称为“胖手指”，相比之下，量化交易则如同点石成金的“仙人指”。量化里最美的童话就是“旱涝保收”，牛市也好，熊市也罢，都能大赚特赚。
量化交易的优势：1. 严格的纪律性 2. 完备的系统性 3. 妥善运用套利的思想 4. 靠概率取胜
量化交易的风险性：首先是一二级市场“级差”风险，其次是交易员操作风险，最后是系统软件的风险。
满意请采纳答案，有不明白的可以继续提问。
肖振 -
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资。避免人的主观因素，在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。量化交易可以获得持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。
相对于传统交易方式，量化交易有着以下优点
1)系统性：通过多层次的量化模型多角度的去观察及海量数据的观察，捕捉许多的投资机会。
2)纪律性：严格执行数量化投资模型所给出的投资建议，可以克服人性最大的弱点。
3)准确性：准确客观的评价交易机会，克服主观情绪的偏差，通过全面、系统性扫描捕捉错误定价和错误估值带来的机会。
如今量化交易越来越多的应用在股票基金等投资上，还衍生了像京东量化平台、优矿这样的专门为量化开发者服务的平台，应该会成为今后投资的大趋势。
tt白 -
量化交易是指依据丰富的数据资料，建立合理的数学模型，利用先进的计算机技术，找到合理的投资机会，然后在证券市场上进行交易的行为。 我也正在学习量化交易，以上定义是我本人根据学到的一些知识精简出来的，不一定100%准确，但简单好理解，合适初学者。
量化交易未来前景肯定是一片光明的。首先，中国证券市场还不成熟，散户众多，游资做庄，做量化交易的比例还很少，未来中国证券市场肯定会向欧美成熟市场靠近，而欧美市场上，量化交易的比例比中国高得多，所以量化交易未来在中国肯定会快速发展。 其次，国家证券市场的政策引导上，也是在做去散户，去游资，稳定证券市场，合理的量化交易算法交易也是国家所希望的。最后，量化交易所依靠的科技手段越来越发展，为量化交易提供了更强大的支持。 以前做量化交易不一定比好的主观交易挣钱，但以后，大数据技术在发展，数据越来越丰富；计算机技术在发展，硬件和通信都越来越快；人工智能在发展，计算机做出的交易决策未来肯定胜过人类， 所以运用了这些技术的量化交量，肯定越来越有前景。
里论外几 -
国外量化交易已经发展了40年左右，量化交易程序换交易占比60%，量化基金规模达到30个亿美元，而国内量化交易起步较晚第一只量化基金在2004年左右，至今量化交易规模不过2万亿RMB，国内现在的量化人才也很缺失，随着过来一批量化交易的海龟回来从事量化交易会一定程度带动行业的发展，但是仍需一定时间，加上国内量化交易政策还不够明朗，整体来说量化交易在国内还是一年蓝海，但是路途并非坦途。
苏萦 -
很荣幸回答您的问题：
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
定量投资和传统的定性投资本质上来说是相同的，二者都是基于市场非有效或弱有效的理论基础。两者的区别在于定量投资管理是“定性思想的量化应用”，更加强调数据。量化交易具有以下几个方面的特点：
1、纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。纪律性既可以克制人性中贪婪、恐惧和侥幸心理等弱点，也可以克服认知偏差，且可跟踪。
2、系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上都有模型；二是多角度，定量投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度；三是多数据，即对海量数据的处理。
3、套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
4、概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产
量化投资技术包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。在此，以统计套利和算法交易为例进行阐述。
1、统计套利 [1]
统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。
统计套利的主要思路是先找出相关性最好的若干对投资品种，再找出每一对投资品种的长期均衡关系（协整关系），当某一对品种的价差（协整方程的残差）偏离到一定程度时开始建仓，买进被相对低估的品种、卖空被相对高估的品种，等价差回归均衡后获利了结。股指期货对冲是统计套利较长采用的一种操作策略，即利用不同国家、地区或行业的指数相关性，同时买入、卖出一对指数期货进行交易。在经济全球化条件下，各个国家、地区和行业股票指数的关联性越来越强，从而容易导致股指系统性风险的产生，因此，对指数间的统计套利进行对冲是一种低风险、高收益的交易方式。
2、算法交易。
算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易，是指通过设计算法，利用计算机程序发出交易指令的方法。在交易中，程序可以决定的范围包括交易时间的选择、交易的价格，甚至包括最后需要成交的资产数量。
算法交易的主要类型有: (1) 被动型算法交易，也称结构型算法交易。该交易算法除利用历史数据估计交易模型的关键参数外，不会根据市场的状况主动选择交易时机和交易的数量，而是按照一个既定的交易方针进行交易。该策略的的核心是减少滑价（目标价与实际成交均价的差）。被动型算法交易最成熟，使用也最为广泛，如在国际市场上使用最多的成交加权平均价格（VWAP）、时间加权平均价格（TWAP）等都属于被动型算法交易。 (2) 主动型算法交易，也称机会型算法交易。这类交易算法根据市场的状况作出实时的决策，判断是否交易、交易的数量、交易的价格等。主动型交易算法除了努力减少滑价以外，把关注的重点逐渐转向了价格趋势预测上。 (3) 综合型算法交易，该交易是前两者的结合。这类算法常见的方式是先把交易指令拆开，分布到若干个时间段内，每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法进行判断。两者结合可达到单纯一种算法无法达到的效果。
算法交易的交易策略有三：一是降低交易费用。大单指令通常被拆分为若干个小单指令渐次进入市场。这个策略的成功程度可以通过比较同一时期的平均购买价格与成交量加权平均价来衡量。二是套利。典型的套利策略通常包含三四个金融资产，如根据外汇市场利率平价理论，国内债券的价格、以外币标价的债券价格、汇率现货及汇率远期合约价格之间将产生一定的关联，如果市场价格与该理论隐含的价格偏差较大，且超过其交易成本，则可以用四笔交易来确保无风险利润。股指期货的期限套利也可以用算法交易来完成。三是做市。做市包括在当前市场价格之上挂一个限价卖单或在当前价格之下挂一个限价买单，以便从买卖差价中获利。此外，还有更复杂的策略，如“基准点“算法被交易员用来模拟指数收益，而”嗅探器“算法被用来发现最动荡或最不稳定的市场。任何类型的模式识别或者预测模型都能用来启动算法交易。
希望能帮助到您。
左迁 -
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
量化交易的优势
1. 严格的纪律性
量化交易有着严格的纪律性，这样做可以克服人性的弱点，如贪婪、恐惧、侥幸心理，也可以克服认知偏差。一个好的投资方法应该是一个“透明的盒子”。我们的每一个决策都是有理有据的，特别是有数据支持的。如果有人质问我，某年某月某一天，你为什么购买某支股票的化，我会打开量化交易系统，系统会显示出当时被选择的这只股票与其他的股票相比在成长面上、估值上、资金上、买卖时机上的综合评价情况，而且这个评价是非常全面的,比普通投资者拍脑袋或者简单看某一个指标买卖更具有说服力。
2. 完备的系统性
完备的系统性具体表现为“三多”。首先表现在多层次，包括在大类资产配置、行业选择、精选个股三个层次上我们都有模型;其次是多角度，量化交易的核心投资思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等多个角度;再者就是多数据，就是海量数据的处理。人脑处理信息的能力是有限的，当一个资本市场只有100只股票，这对定性投资基金经理是有优势的，他可以深刻分析这100家公司。但在一个很大的资本市场，比如有成千上万只股票的时候，强大的定量化交易的信息处理能力能反映它的优势，能捕捉更多的投资机会，拓展更大的投资机会。
3. 妥善运用套利的思想
量化交易正是在找估值洼地，通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会。定性投资大部分时间在琢磨哪一个企业是伟大的企业，那个股票是可以翻倍的股票;与定性投资不同，量化交易大部分精力花在分析哪里是估值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。
4. 靠概率取胜
这表现为两个方面，一是定量投资不断的从历史中挖掘有望在未来重复的历史规律并且加以利用。二是在股票实际操作过程中，运用概率分析，提高买卖成功的概率和仓位控制。
豆豆staR -
量化就是就是具体化，使用模型来进行程序化交易。打个通俗的比方：一般的人炒股或者期货就像看病中医一样，通过望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些，很大程度上通过依靠经验和感觉判断来进行操作；量化交易就像西医，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药，定量交易更像是西医，依靠模型判断，模型对于定量投资基金经理的作用就像CT机对于医生的作用。模型对整个市场进行检查和扫描，满足你所编写的程序模型，就会进行处理（下单之类，都是可以自己设置的，看你的模型怎么编写）。程序化交易越来越被人熟知，使用的人也越来越多，总体来市场会越来越扩大化。具体的程序化交易程序软件：文化、TB、金字塔等，总的来说金字塔使用起来简单上手，编写的语言不难，而且功能比前两者多。
真颛 -
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资。避免人的主观因素，在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。量化交易可以获得持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。
量化交易有着以下优点
1)系统性：通过多层次的量化模型多角度的去观察及海量数据的观察，捕捉许多的投资机会。
2)纪律性：严格执行数量化投资模型所给出的投资建议，可以克服人性最大的弱点。
3)准确性：准确客观的评价交易机会，克服主观情绪的偏差，通过全面、系统性扫描捕捉错误定价和错误估值带来的机会。
kikcik -
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，然后严格执行已固化的策略来指导投资。避免人的主观因素，在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。量化交易可以获得持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。
相对于传统交易方式，量化交易有着以下优点
1)系统性：通过多层次的量化模型多角度的去观察及海量数据的观察，捕捉许多的投资机会。
2)纪律性：严格执行数量化投资模型所给出的投资建议，可以克服人性最大的弱点。
3)准确性：准确客观的评价交易机会，克服主观情绪的偏差，通过全面、系统性扫描捕捉错误定价和错误估值带来的机会。
苏州马小云 -
简单地说，量化交易就是依靠计算机程序实施投资策略的方法。
比如动量交易，股票价格向上突破的时候买入，向下跌破时卖出。A股市场上有3000多股票，靠人力把它过一遍是没有可能的，故交易员可以写代码，向计算机输入交易策略的指令。
量化交易可帮助人们克服人性弱点，在投资中做出更好的决策。上世纪70年代左右，一大批划时代的金融理论诞生，如投资组合理论，资产定价理论，而且当时市场上需要管理的钱越来越多，投资银行投入大量资金、人力物力去组建团队，募集资金，设计算法，天才聚集华尔街，把金融市场当作天体物理，在海量的市场挖掘大量的信息，设计很多很复杂的金融产品，放大杠杆，获取令人难以置信的高额利润。上世纪90年代-20年代初，是华尔街宽客的黄金时代。
随着科技进步，量化交易可处理的数据更多，比如分析农业股票，除了在证券市场上取得数据，现在的量化交易部门，还可以从卫星上取得天气信息，及过往的所有农产品数据，再预测以后的农产品表现，量化交易的优势在于，对海量数据可以进行计算，把规律提炼出来，作出预测。
但，量化交易的风险特别大，主要原因是量化交易是依赖于历史数据，如果历史环境发生变化，则模型就没有用了。
康康map -
量化就是就是具体化，使用模型来进行程序化交易。
打个通俗的比方：一般的人炒股或者期货就像看病中医一样，通过望、闻、问、切，最后判断出的结果，很大程度上基于中医的经验，定性程度上大一些，很大程度上通过依靠经验和感觉判断来进行操作；量化交易就像西医，先要病人去拍片子、化验等，这些都要依托于医学仪器，最后得出结论，对症下药，定量交易更像是西医，依靠模型判断，模型对于定量投资基金经理的作用就像CT机对于医生的作用。模型对整个市场进行检查和扫描，满足你所编写的程序模型，就会进行处理（下单之类，都是可以自己设置的，看你的模型怎么编写）。
程序化交易越来越被人熟知，使用的人也越来越多，总体来市场会越来越扩大化。
具体的程序化交易程序软件：文化、TB、金字塔等，总的来说金字塔使用起来简单上手，编写的语言不难，而且功能比前两者多。