量化交易严格来说，是使用复杂的统计方法和数学模型，从大量的历史数据中筛选出可以带来超额收益的“大概率”事件，找出其中的规律，并制定策略。
这些规律和策略可以通过数据模型进行验证和固化，之后再通过计算机高效、严格地执行。
通俗一点解释，量化交易其实就是利用统计学、数学、计算机技术和现代金融理论，帮助投资者更好地搞钱。
这些量化方法不仅能用于分析大量历史数据，还可以生成具体的交易信号，控制仓位大小，进行风险管理等。
因此，我们会发现量化交易不再与传统的主观交易完全对立。
比如，常见的期货跨市套利策略和期权波动率套利策略就属于半自动化交易。这类交易需要交易员结合历史均值回归和对宏观政策的主观判断，提前调整好参数，然后让计算机严格执行策略。
总的来说，量化交易是对传统主观交易的一种提升，去除了部分人为的不稳定因素，使用户能够专注于追求超额收益（即Alpha）。
因此，量化交易必然会成为未来发展的趋势。
为什么选择量化交易？
量化交易经常和主观交易放在一起比较，大家总是争论哪种更好。为了更清楚地说明它们的不同，下面我们来简单解释一下。
先来看看主观交易。
做主观交易的投资者主要靠自己对市场的判断。他们会关注国际局势、财经新闻、券商的研究报告、公司的财务数据、股票的价格走势、市场上的各种消息，甚至还会参考社交圈的情绪或者听一些小道消息。
然后，投资者会根据这些信息来做出分析。
定性分析可以是通过体验公司的产品或者去实地考察；定量分析就是根据自己设定的选股标准，用各种指标打分，最后决定买入得分高的股票，卖出得分低的股票，从而形成交易决定。
在下单时，手动操作的投资者要特别小心，避免输入错误的股票代码或者出现“手滑”，导致下错单。如果交易金额很大，还需要把大单分成小单，以减少成本。开仓后，投资者要时刻注意风险，严格执行自己设定的止盈止损策略，防止损失过大。
从这不难看出，主观交易非常依赖“人”。即在同样的选股策略下，100个人操盘会有100种不同的结果，基于大数定律和类正态分布，可以发现有一小撮人的资金曲线非常平滑和漂亮，但是绝大部分人都会低于均线水平，这里的“均线”指的是计算机严格执行交易策略所得到的资金曲线。原因往往是，理性总是被情绪打败的。
与主观交易对立的，则是量化交易。
量化交易不仅依赖于历史行情数据和基本面指标，还会使用一些非传统的数据。
比如市场情绪和财经新闻的关键词，把它们转换成机器能够理解的指标。数据越原始越好。
比如可以直接购买交易所提供的未经处理的原始数据。虽然第三方数据提供商的价格较为实惠，但在数据清洗的过程中，可能会去掉一些看似无用但实际上隐藏盈利机会的信息。
有了数据之后，就需要使用数学和统计学的方法，比如单位根检验、线性回归、机器学习等，从大量数据中找出能带来超额收益的“大概率”事件。
像在选股时，量化交易会从多个维度进行评估，传统上把选股因子分为七大类：
- 盈利性
- 估值
- 现金流
- 成长性
- 资产配置
- 价格动量
- 技术面
通过现代统计技术，筛选出有效因子、确定因子权重，并对核心因子打分，最终形成交易信号。然后通过API进行自动化交易，同时交易系统会有风险控制模块来管理仓位。
量化交易的一大优势是，计算机能够高效执行，把人从繁琐的重复任务中解放出来，让交易者把更多时间放在开发更好的策略上。
另外，量化交易可以从更快、更细微的角度思考问题。
人的反应时间，从看到数据到大脑处理再到操作键盘，需要几百毫秒，而计算机的执行速度可以达到纳秒级别。因此，在高速交易领域，量化交易能赚取主观交易无法获取的利润。
当然，量化交易也有其缺点。
正因为机器能完美执行策略，公司的核心盈利策略必须严格保密。
举个例子，如果一个非常赚钱的策略被泄露，很多公司都使用同样的策略，那么只有速度最快的公司能赚钱，其他大多数公司则可能不赚钱甚至亏损。如果大家都在追求速度，那就演变成硬件设备的竞争。维护和升级这些每年耗资上千万元的设备，并非每家公司都能承受得起。
相比之下，主观交易者对策略保密的需求没那么高。即使再好的策略交给100个人，可能也只有两三个人赚钱，其他人会亏损。主观交易更多依赖人的因素，比如对宏观政策的独特见解、多年积累的盘感等。
此外，主观交易者在应对突发变化时也有优势。比如在期货市场上，面对快速变化的报价板，经验丰富的主观交易者可能能识别出对手是高频交易公司，然后通过大单打击对方，迫使对方平仓。
总的来说，无论是主观交易还是量化交易，最终都可能实现成功。区别在于，主观交易看起来平坦，实则越往后越陡峭，过程充满玄妙，依赖天赋、运气和顿悟；而量化交易则更像是一种有系统训练的现代竞技运动，打好基础，稳扎稳打，总能看到进步的方向。
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