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相信很多投资者都听过量化交易但对于量化交易却不是很了解，本篇文章将着重介绍量化交易的原理与量化交易的好处，为什么大资金与机构投资者喜欢用量化交易。
量化交易的概念：
从狭义的角度，量化交易就是运用非常复杂统计学方法和数学模型，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，然后用计算机来严格，高效地执行已固化的策略。这看起来非常的高大上，似乎只适合于那些精通统计学，金融和计算机的学霸们。
广义角度上，量化交易是指利用统计学，数学，计算机技术和现代的金融理论，来辅助投资者更好地盈利。这些数量化的方法可以仅仅用于分析海量历史数据，也可以用于具体信号生成，或者控制持仓大小，风控模块等等。从这种角度来考虑的话，可以惊喜地发现量化交易与传统的主观交易不再是二元对立，量化交易里面也包含主观交易，如比较常见的期货的跨市套利策略，期权波动率套利等有属于半自动交易，需要交易员综合历史均值回归和对宏观政策的主观解读，开盘前调整好参数让计算机严格执行策略。量化交易吸收主观交易的精华，必然会成为历史发展的趋势。
什么是量化交易
量化交易是根据量化分析得出交易策略的一种交易技术，它通过数学计算和数值分析来识别交易机会。以往的完整数据是量化分析的基础，价格和数量是建立数学模型中的主要变量。
了解量化交易
量化交易者利用计算机程序、数学、统计学和处理数据库做出理性的交易决策。
使用数学对其进行建模，然后开发一个计算机程序，将该模型应用于历史市场数据。然后对模型进行测试和优化。当取得有利的结果时，实施于实际的实时资本市场。
量化交易模型的功能可以通过类比来进行理解。在阳光普照的此刻，天气预报说有90%的概率会下雨。是因为气象学家通过收集和分析来自全境的传感器气候数据从而得出了这个不合逻辑的结论。
计算机的分析程序会得出这些模型，当这些模型与历史气候数据（回溯测试）中的模型相同时，如100次中有90次是下雨，那么气象学家就可以自信地得出90%的概率会下雨的结论，这90%就是预测。量化交易者就是将相同的过程应用于金融市场中做出交易决策。
人们通常对q-Quant和P-Quant进行解释，或者从卖方/买方量化的角度对定量交易划分。知乎有很多类似的话题。今天，笔者想从量化本身的定义来谈一谈这个话题。
1. 定量的定义
量化是使用数学模型(而不是人脑)来确定交易的类型、数量、方向和时间。很容易理解,量化的核心是用数学模型来取代人脑,取代人类的感性与理性模型,将我们的投资逻辑转换成数学语言,严格执行交易规则制定的模型,并确定交易元素(品种、数量、方向和时机)。
所谓英雄不问出处，实时性强制作英雄的量化策略也是如此。
质量的定量策略是观察是否适合当前市场,当前资产状况和当前时代背景的战斗记录其真正的市场,而不是复杂的模型来判断,它的底部是支持的投资逻辑。这意味着，当人们谈论量化时，他们不必把高频、深度学习、人工智能等等同起来。一个好的策略可以是简单的，也可以是复杂的，最终它是对潜在投资逻辑的考虑。
如何成为一个量化的交易者从上述陈述中，不难发现它的“量化”这并不像大多数人想的那样牵强。这是否意味着，如果我们想成为一名量化交易员，并不像我们想象的那么难?
正如在“量化的定义”中所讨论的，大多数人倾向于关注“数学模型”这个词，而忽略了量化的另一个核心元素——交易。在整个量化策略的构建过程中，首先需要将事务逻辑转换为数学语言，然后通过编程语言等工具实现从数学语言到程序的转换。
在这个三步两步的转换过程的底部，它由可靠的事务逻辑支持。交易素养的培养需要时间来积累，这也是传统金融从业人员转向量化工作时的一大优势。
然而，目前大多数量化团队还没有实现“完全自动化交易”。由于数学模型的局限性，以及黑天鹅和周期循环的影响，大多数定量团队仍然保持人工+智能的方式进行定量投资，这进一步提高了定量研究者对交易的理解。
在意识到是什么支撑了量化的基本逻辑之后，我不再担心关于量化偏爱程序员的谣言，而是开始做我正在做的事情。
实际上近年随着AI智能的发展，量化交易的根本也得到质的飞跃与进步，用盈首量化来看看未来的发展趋势。全球第一款无需编程、人人都可以使用的盈首《AI炒股机器人全自动交易平台》运用大数据、神经网络、区块链、特殊算法、深度自主学习功能等创新科技设计而成。
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