什么是量化交易？

一、量化交易的定义
量化交易是证券投资的一种方法，它通过现代的统计与数学方法，运用电脑技术进行交易。量化交易从大量的历史数据中筛选出各种“大概率”的能产生超额利润的事件以制定战略，通过定量的模型检验并固化这些规则和战略，并严格地遵循既定的战略来引导投资，从而实现持续的、稳定的、高于平均水平的超额回报。
量化交易最早出现在20世纪70年代，随着时间的推移，它得到了快速发展和普及，特别是在期货市场，它已经逐渐成为了一种主流。有资料表明，在国外成熟市场上，程序化的期货交易已经占到了70%-80%的份额，而我国的才刚刚开始。手工交易中，交易员的情绪不稳定已成为获利的阻碍，而程式式交易的精准性、100%的执行率，更是让其获利的有利条件。
二、量化交易的优势
量化交易的代表性人物詹姆斯·西蒙斯
1. 严格的纪律性
量化交易有着严格的纪律性，它能克服贪婪、恐惧、侥幸等人类的缺陷，并能克服人们的认识偏差。一种良好的投资方法是“透明的箱子”。我们的每个决定都是有根据的，尤其是在数据的支撑下。如果有人问我，某年某月某一天你为什么要买一只股票，我就会开启量化交易系统，系统会显示出这只股票在成长、估值、资金、时机等方面的综合评估，而且这个评价是非常全面的,比普通投入者拍脑袋或者简单看某一个指标买卖更具备说服力。
2. 完备的系统性
首先是多层次的，包括了资产配置、行业选择、个股选择等三个层面；其次，从多个方面进行分析，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。还有就是大量的资料，需要大量的资料处理。人类大脑的信息处理能力有限，在一个资本市场中，100支股票的情况下，这对于能够深入分析100家公司的定性投资基金来说，具有很大的优势。但是，在庞大的资金市场，例如拥有数千支股票的情况下，大量的定量交易所提供的资讯处理能力，就是其优势所在，可以抓住更多的投资机会，扩大投资机会。
3. 正确利用套利思维
量化交易的目标就是寻找估值的“洼地”，通过全面、系统性的扫描，捕捉错误定价、估值错误所带来的机遇。定性投资主要是考虑哪个公司是好公司，哪个公司的股票可以翻番；不同于定性投资，量化交易更多的精力放在分析哪些股票是价值洼地，哪一个品种被低估了，买入低估的，卖出高估的。
4. 靠概率取胜
这主要体现在两个方面：一是通过定量的投入，从历史中发掘出可能在将来重现的历史规律，并加以运用。二是利用概率分析技术，在实际的股票操作过程中，增加了交易的成功率和对仓位的控制。
三、化交易的危机性
首先是一二级市场“级差”危机，其次是交易员操作危机，最后是系统软件的危机。
在一、二级市场中，“级差”是整个套利交易的关键。根据现行的交易规则， ETF的套利方式可以分成两类：一是以一揽子的方式买入一揽子的股票，在一级市场进行交易换得相应的ETF份额；而另一种方法则与前者截然相反，即在二级市场买入 ETF份额，按一定的比例换取一定数量的股票，再在二级市场抛售。交易次序取决于股票价格、兑换率和 ETF份额交易价格的变化。
由于股票价格波动， ETF的套利级差一闪而逝，因此纷繁复杂的计算历程，所以在业界，目前的计算过程都是电脑来进行，交易者可以根据计算程序和结果来制定战略，也可以在套利的时候自动让系统进行交易，后者就是所谓的程序化交易。
而且由于套利的空间很小，一般都是在万分之几，所以为了获得适度的利润，他们需要投入更多的资金。若交易者掌握了错误的次序，就会造成投资损失，这就是级差危机。为了防止这种人为的危险，证券公司普遍主张自动交易，通过电脑来掌握方向，交易者只需要输入交易的数目。
第二种危机是交易员操作失误，比如某券商的乌龙事件，有可能是交易员在输入数量的时候出现了失误。
这就涉及到了第三类危机，即系统软件危机，每一个交易者都有对应的交易权限，包括数量和金额。此次该券商所涉金额曾有传言称70亿元，而数额如此庞大的金额又是如何绕开系统权限进行的？这一问题的曝光，让业界对光大的风险控制能力提出了质疑。

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