量化交易是在量化分析的基础上获得交易策略的交易技术，它通过数学计算和数值分析来识别交易机会。前期完整的数据是定量分析的基础，价格和数量是建立数学模型的主要变量。
了解量化交易
量化交易者使用计算机程序、数学、统计和处理数据库来做出理性的交易决策。用数学建模，然后开发一个计算机程序，将模型应用于历史市场数据。然后测试和优化模型。。当取得有利的结果时，就在实际的实时资本市场中实施。
量化交易模型的作用可以类比理解。在阳光明媚的时刻，天气预报说有90%的可能性会下雨。。是因为气象学家通过收集分析全国各地的传感器气候数据，得出了这个不合逻辑的结论。
计算机分析程序会得出这些模型，当这些模型与历史气候数据中的模型相同时(回测)。如果100次中有90次下雨，气象学家就可以理直气壮地得出结论，90%的时间都会下雨，这就是预测。量化交易者把同样的过程应用到金融市场来做交易决定。
定量交易示例
根据交易者的研究和偏好，可以定制量化交易算法，评估与股票相关的各种参数。这里有一个相信冲动投资的交易者的例子。她可以编写一个简单的程序来挑选在市场上涨时以及在下一次市场反弹期间涨幅较大的股票。，买这些股票。这是一个相当简单的量化交易的例子。通常，从技术分析到股票估值和基本面分析的一系列参数被用来选择旨在实现利润最大化的复杂股票投资组合。这些参数被编入交易系统，以利用市场趋势。量化交易的优缺点
量化交易技术可以利用计算机计算盈利概率，自动监控证券，分析证券，独立进行决策交易。
量化交易可以避免人性的情绪干扰。无论是恐惧还是贪婪交易时，情绪只会抑制理性思考，通常会导致亏损。计算机和数学没有感情，量化交易就消除了这个问题。
量化交易也有它的问题。量化交易是以数据分析为基础的。数据分析的底层逻辑是相信市场的规律是重复的。所以如果参考数据不完整，那么结论可能不正确；而且量化交易不适合数据少，时间短的股票。量化交易的未来
鉴于国外量化交易的成熟和成果，国内越来越多的金融机构和个人开始使用量化交易。与中国的人口基数相比'；美国市场，我们的比重远小于欧美市场，而中国的潜力'；美国未来的市场很大。