一 量化交易的概念
量化交易是指以现金的数学模型替代认为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能够带来超额收益的多种大概率事件以指定策略，极大地减少投资者情绪波动的影响，避免在市场季度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。
二 量化交易的特点
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若有效的理论基础。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。纪律性既可以克服任性终贪婪、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。一是层次多，包括在大量资产配置、行业选择、精选具体资产三个层次上豆油模型;而是多角度，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、系统性的扫面捕捉错误定价、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;而是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。
三 量化交易的应用
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发应用。在此，以统计套利和算法交易为例进行阐述。
1.统计套利。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，某一对品种的价差偏离到一定程度是开始建仓，买进被相对低估的品种、卖空相对高估的品种，等价差回归均衡后获利了结。
股指期货对冲是统计套利较常采用的一种才做策略，即利用不同国家、地区或行业进行的指数相关性，同时买入、卖出一堆指数期货进行交易。在经济全球化调价下，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冲低风险、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，程度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的关键参数外，不会根据市场的状况主动选择交易的时机与数量，而是按照一个既定的交易法阵进行交易。该策略的核心是减少滑价。被动型交易算法最成熟，使用也最为广发，如在国际市场上使用最多的成交量加权平均价格、时间加权平均价格等都属于被动型算法交易。2主动性算法交易，也称为机会算法交易。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。主动性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，该交易时前两者的结合。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交易算法进行判断。两者结合可达到单独一种算法所无法达到的效果。
算法交易的交易策略有三：一是降低交易费用。大单指令通常被差费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。而是套利。典型的套利策略通常包括三四个金融资产，如根据外汇市场利率平均价理论，过你额债权的价格、以外币标价的债权价格、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，则可以用四壁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，以便从买卖价差中获利。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。而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。
四 量化交易的潜在风险
量化交易一般会经过海量数据魔方测试盒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，实现风险最小滑和收益最大化，但往往也会存在一定的潜在风险，具体如下：
1.历史数据的完整性。行情数据不完整可能导致模型与行情数据不匹配。行情数据自身风格转换，也可能导致模型失效，如交易流动性，价格波动幅度，价格波动频率等，而这一点是目前量化奇偶阿姨难以克服的。
2.模型设计中没有考虑仓位和资金匹配，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风险。
4.同质模型产生竞价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。
为规避或减小量化交易存在的潜在风险，克采取的策略有：保证历史数据的完整性;在线调整模型参数;再吓你选择模型类型;风险在线监控和规避等。
