(一)量化交易的概念
量化交易是指以先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。
(二)量化交易的特点
1．纪律性。根据模型的运行结果进行决策，而不是凭感觉。
2．系统性。具体表现为“三多”。一是多层次，二是多角度，三是多数据。
3．套利思想。定量投资通过全面、系统性的扫描捕捉错误定价、错误估值带来的机会，从而发现估值洼地，并通过买入低估资产、卖出高估资产而获利。
4．概率取胜。一是定量投资不断从历史数据中挖掘有望重复的规律并加以利用；二是依靠组合资产取胜，而不是单个资产取胜。
(三)量化交易的应用
量化投资技术包括多种具体方法，在投资品种选择、投资时机选择、股指期货套利、商品期货套利、统计套利和算法交易等领域得到广泛应用。在此，以统计套利和算法交易为例进行阐述。
1．统计套利。统计套利是利用资产价格的历史统计规律进行的套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否继续存在。
2．算法交易。算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易，是指通过设计算法，利用计算机程序发出交易指令的方法。
算法交易的主要类型确：(1)被动型算法交易，也称结构型算法交易。(2)主动型算法交易，也称机会型算法交易。(3)综合型算法交易，该交易是前两者的结合。
算法交易的交易策略有三：一是降低交易费用。二是套利。三是做市。
(四)量化交易的潜在风险
量化交易一般会经过海量数据仿真测试和模拟操作等手段进行检验，并依据一定的风险管理算法进行仓位和资金配置，实现风险小化和收益化，但往往也会存在一定的潜在风险，具体包括：
1．历史数据的完整性。
2．模型设计中没有考虑仓位和资金配置，没有安全的风险评估和预防措施，可能导致资金、仓位和模型的不匹配，而发生爆仓现象。
3．网络中断，硬件故障也可能对量化交易产生影响。
4．同质模型产生竞争交易现象导致的风险。
5．单一投资品种导致的不可预测风险。