量化交易，就是将人的投资思想规则化、变量化、模型化，形成一整套完整、可量化的操作思路，并且这个思路可以用历史数据进行分析验证，在交易阶段可以由计算机自动执行的一种投资方式。
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。
就像金融包含：银行、证券、保险、信托、期货、基金等不同分支一样，量化交易的门类很多。大体上来说，量化投资分为：阿尔法策略、低风险套利、统计套利、程序化CTA、高频交易等。
1 阿尔法策略首先，阿尔法策略为什么要叫阿尔法呢？因为天文学里把一个星系里面最亮的那颗星叫做阿尔法星。发明套利的人觉得这个方法最牛，所以把它叫做阿尔法套利，看起来是不是逼格瞬间爆炸？
阿尔法策略是指，不管指数是涨还是下跌，都能赚钱的一种方法，具体的操作思路是找出市场里最的品种，做多这些品种，然后做空相应多的指数，这样就锁定了最的品种带来的收益，而把指数带来的波动进行了平抑。
2 程序化CTA这是一种适合大众使用的程序化交易方法，是指将交易策略的思想设计成完整的逻辑运行体系，然后用合适的计算机语言编写成程序，有计算机进行自动交易。程序化交易的优点是，将交易模式系统化，制度化，排除人性的心理障碍，确保交易策略的执行行。挣的是趋势的钱，挣的是纪律的钱，但因为趋势不常有，所以这是一种低胜率，高赔率的方法。
程序化交易由入场条件、出场条件，品种选择、时机选择，资金管理，一起组成。
3 统计套利
统计套利是指我们通过计算某些关联品种之间出现了价差的扩大，那就可以在品种之间进行配对交易，从而进行套利。
比如，A品种是30块，B品种是15块，AB之间有一个线性的关联，他们的价差经常就是15块，当A品种涨了4块，变成34块，B品种上涨只有1块，变成16块，他们的价格差变成了18块。那就可以卖出A品种，买入等量B品种，等待他们之间价格差回到15块，就可以把这3块钱的价格差赚到了。不管到时的价格是A品种100，B品种85，还是A品种20，B品种5块。他们之间价格差异的平抑，是统计套利的利润来源。
4 低风险套利
低风险套利是指本身这个套利风险就很低的一种套利方式，不需要考虑寻找最优品种这个事情。那什么样的套利本身风险就很低呢？
比如说，在城东的白菜4块一斤，城西的白菜6块一斤，那在城东买，然后在城西卖出相同的白菜，就能赚2块的差价，就是一种低风险套利。这是一个生活中的例子。
在投资中，ETF套利也是一种低风险套利，比如某个ETF指数基金现在的价格是2.1，而如果我们用一揽子股票来组成这个ETF指数基金，价格是2块，那么我们就可以在市场上卖出基金，买入股票，来得到这0.1的差价。这些套利比较容易执行，收入也很可观，而且风险很小。
5 高频交易
高频交易是指利用计算机处理市场微观结构层面的不均衡性，往往交易次数多，持仓时间短，可能会送大量交易指令，又快速撤单，再反向做交易获得收益，每笔交易平均利润小但稳定。
优点是总收益率极高，当日平仓降低隔夜风险，隔夜资金利息收入降低资金成本，绩效评估周期短。
6 算法交易
这是一种为了降低冲击成本的一种被动的程序化交易，通过科学的成本估算模型和交易实施算法，将一个大额的交易拆分成系列小额交易 在合理的时间点分别执行，以此来尽量减少 对市场价格造成的冲击，降低交易成本，而且还能帮助机构投资者快速增加交易量。
适合的对象包括大小非减持者，大宗交易接盘出货，“大宗交易-融券卖出”套利者，Alpha套利者，套期保值者，日以上级别程序化交易者等。
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，而不是单个资产取胜。
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