量化是通过计算机程序实施投资策略的方法。自20世纪60年代以来，一批交易员、数学家和信息处理专家试图建立数学模型，利用计算机根据历史数据拟合股票价格的趋势，然后根据当前数据预测未来。这就是所谓的量化交易。
量化交易真正开始是在80年代信息革命之后，因为这个时候计算机已经可以承担重要的责任了。用计算机预测股票的长期走势并不可靠，但利用股票短期效应的量化交易确实在一定时期内给一些对冲基金带来了丰厚的回报。
比如双均线策略，我们一般用5、10、20均线，因为这是所有交易软件默认的均线日期。如果我们5线买入，5线下10线卖出，量化投资的机构可以设置为4线买入，4线下9线卖出，这样比大部分散户早一天买入或者卖出，这是一个优势。而且a股市场有近5000只股票，完全不可能在短时间内靠人力把所有股票过一遍。但是现在有了电脑，就没有问题了。交易员可以写代码，然后向电脑输入一条交易策略指令:“股价第4天穿过9线时买入，股价第4天穿过9线时卖出”，然后输出交易策略指令，机器就可以下单了。
量化的好处是利用统计发现一些市场行为，这些行为会在时间序列上重复出现。投资者要捕捉到这些行为，提高自己在睹薄中的优势，想办法提高胜率。当你在赌博的时候，如果你没有自己的优势，你一定处于劣势，长期交易肯定会血本无归。
量化的作用是利用计算机技术和金融理论的进步，帮助我们克服人性的弱点，进而做出更好的投资决策。缺点是量化交易是基于对过去历史数据的分析，对未来的YuCe和判断，寻找规律，不一定适合未来的数据。
2013年，国内发生了“乌龙指”事件，即光大的交易员不小心输入了错误的号码，进行了70亿元的购买。结果这个股价暴涨，触发了很多量化交易程序的条件。于是，一下子，300多亿资金涌入市场。几分钟之内，上证指数涨幅超过100点，59只权重股瞬间涨停。所以这也是后来很多人指责量化交易的原因，他们认为量化交易导致了“乌龙指”事件。
还有量化高频交易。比如，一个卖方想以10.06元的价格卖出100股A公司的股票，一个买方愿意以10.05元的价格买入100股同样的股票，那么这笔交易就无法达成。这个时候，如果买方提高一分Qian，或者卖方降低一分Qian，这笔生意就可以做成。但是，如果买卖双方一眼看不到达成交易，相互之间没有信息沟通，买方涨价和卖方降价同时进行，即一方以10.06元下单买入，另一方以10.05元下单卖出，那么买卖之间就会多出一分Qian的差价，让交易的中间商Zhuan1分Qian。如果有人看到这个信息，就“迅速”下了两单——10.05元买入，然后10.06元卖出。
赚这一分Qian。这种交易每次都不可能太大，利润也不可能很高，但是机会很多，所以它的特点是交易频率非常高。这种交易必须迅速达成，否则就会失去这笔生意。有多快?我可以告诉你一个真实的例子。芝加哥的一家高频交易公司，为了将交易时间提高0.1秒左右，花了1亿多美元改进了芝加哥到纽约的光纤专线。当然，以上只是高频交易的原理。它中间交易中的算法其实很复杂，因为不可能直接Zhuan到那一分Qian。通常情况下，可能会有几个人来Zhuan这一分Qian。可能会有一个风险，就是你刚买入一只股票，先被别人卖出，Zui后这只股票烂在你手里。
量化策略写作必不可少的基础知识&技能储备，量化投资作为金融、计算机、数学的交叉应用领域，对个人的知识和技能有一定的要求，至少:证券知识:你需要了解证券的交易规则和证券分析的基本原理。计算机编程:熟悉至少一种计算机语言，熟悉数据结构，能够处理数据，能够编写运算公式和逻辑。数学知识:统计学、高等数学、金融时间序列数据处理等知识。
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