量化交易是一种基于现代统计学和数学的方法，利用计算机技术来进行证券投资的方式。它通过从庞大的历史数据中筛选出能够带来超额收益的多种“大概率”事件来制定策略，并用数量模型验证和固化这些规律和策略。量化交易的目标是严格执行已固化的策略来指导投资，以获得可持续的、稳定且高于平均收益的超额回报。
量化交易起源于上世纪七十年代的股票市场，之后迅速发展和普及，尤其是在期货交易市场，程序化逐渐成为主流。有数据显示，国外成熟市场期货程序化交易已占据总交易量的70%-80%，而国内则刚刚起步。随着技术的进步和数据可用性的提高，量化交易将继续发展和普及。
量化交易相比传统的人工交易具有诸多优势。首先，它具有严格的纪律性，能够克服人性中的贪婪、恐惧、侥幸心理等弱点，提高交易的效率和稳定性。其次，量化交易具备完备的系统性，能够在大类资产配置、行业选择、精选个股等多个层次上进行模型构建和数据分析。此外，量化交易还能妥善运用套利的思想，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。最后，量化交易靠概率取胜，通过不断挖掘有望在未来重复的历史规律并加以利用，提高买卖成功的概率和仓位控制。
量化交易的策略多种多样，包括但不限于以下几种：均值回归策略、动量策略、趋势跟踪策略、统计套利策略、事件驱动策略、交易成本优化策略、风险套利策略、量化价值投资策略、高频交易策略以及人工智能交易策略等。这些策略各有特点，适用于不同的市场环境和投资目标。
尽管量化交易具有诸多优势，但它也面临着一些挑战。例如，量化交易策略的有效性高度依赖于历史数据，但市场环境瞬息万变，过去的数据并不能完全反映未来的走势。此外，量化交易系统需要持续优化和维护，以适应市场的变化。为了应对这些挑战，量化交易者需要不断学习和研究新的算法和技术，同时密切关注市场动态和政策变化，以确保量化交易系统的有效性和稳定性。