量化交易是一套操盤策略方案，目前並沒有被普及應用。基於個人認識，探討一下該問題。

何謂量化交易？

隨著網路技術的深度應用，大資料興起及雲計算的出現，一些聰明的人想“偷懶”，將資本市場的交易行為，運用機率統計原理設計成數學模型，透過編寫程式植入計算機系統，從而實現智慧化操盤交易。簡單說就是 電腦替代人腦 的操作模式。

量化交易前景如何，個人認為目前還是個未知數。雖然量化交易克服了人性許多情緒化的因素和弱點，但量化交易本身也存在著難以克服的弊端。主要體現在:

1.量化交易方案的資料模型是基於歷史存量資料，對歷史交易規律經過總結後，設計算法形成模型。而現實的資本市場是個千變萬化的動態市場，包括人及人的性格、心態、思維、策略等都是動態不定的。機械式的套路模型，顯然與市場化的現實變化之間，存在著很大的不匹配可能性。其風險可想而知……

2.量化模型僅僅是一個交易策略方案，本身不具有風險評估能力。比如: 倉位配置的合理性，量化交易模型是無法做出判斷的，這很容易導致悲劇的發生。

量化交易 一般概指透過機率，微積分等數學工具去研究金融市場各種資產價格的結構性原因來決定的投資。最有代表性的就是曾經盛極一時的Long term capital management,題主可以自行google之。進行量化投資對投資者的數學能力要求很高，所以一般專門進行量化投資的基金和投資公司都喜歡招數學，物理等理科的phd。一般的量化投資都涉及到比較複雜的數學模型，至於是否有效則仁者見仁智者見智。

相較於國外的量化交易，國內的量化交易還在一個起步發展階段，還不健全成熟。就國內的量化交易平臺，比如掘金量化、聚寬、米筐、優礦，在股票期貨實盤通道IT技術搭建上遇到很多問題，目前量化實盤通道較好的掘金量化較好，但整個行業的量化平臺盈利模式也未清晰，雖然說國內的量化市場仍是一片藍海，但是不管是技術難度還有政策導向都還在摸索發展階段。

量化交易是指用定量的方法擬定行動方案，進行交易。在交易過程中，採用先進的數學模型量化盤面資料，替代人為的主觀判斷，通過歷史資料反覆驗證尋找未來能夠繼續盈利的“大機率”策略，利用計算機快速處理技術，極大地減少了投資者情緒波動的影響，避免在市場極度狂熱或悲觀的情況下作出非理性的投資決策。

量化的好處：解放人為盯盤時間，不受外界因素影響，不受情緒波動影響，以交易深度和行情判斷是否買入賣出

本回答來自鼎昂量化專研者 木子