期货量化交易策略设计者对交易策略的全面、系统而周密的检验是交易成功的关键。与传统的人工主观分析策略相比，期货量化交易策略具有明显的优势。

1. 方法科学

量化交易系统所产生的交易决策有其理论依据，并能得到数据支持，而且要经过大量实验反复验证。量化交易系统通常表现为数学模型或者统计模型。量化交易模型能对交易对象进行多层次、多角度分析，包括对宏观周期、市场结构、市场舆情等的深度分析，因此，量化交易模型的任何假设都要经过海量数据的检验，去伪存真后才会进入市场使用。

2. 避免认知偏差

行为金融学的研究结果表明，认知偏差会导致投资者的决策偏误，从而对其交易行为产生负面影响。量化交易的决策由算法模型自动完成，不受人为因素的影响，能够较好地克服认知偏差。

3. 响应迅速，执行力强

量化交易模型响应迅速主要表现在两个方面：

一是瞬时发现市场机会

它可以通过计算机和网络技术对全球金融市场的交易状况进行24小时实时监控，及时发现有利的交易机会。

二是及时执行交易

量化交易系统一旦发现交易机会，就会由量化交易策略发出执行交易的信号，有些量化交易系统直接与交易所的系统相连，交易信号会第一时间进入交易所系统瞬时完成下单指令。由于量化投资的决策由周密的数学模型根据市场实时状况做出，量化策略的设计者很清楚模型在某一时刻做出投资选择的原因，能够做到完全定量化，分析方式和决策方式都很客观，从而能在最大限度上避免传统投资中由于人性的贪婪与恐惧带来的犹豫不决，错失交易机会。

量化交易是经过交易者或策略设计者严格研究检验后的交易策略，交给计算机自动执行，尽管量化交易可以自动、系统化地执行，但是交易策略研究过程、策略选择、投资组合等都由人来完成的。因此，量化交易策略的和传统的人工分析策略的主要差别在于交易策略如何生成以及策略如何实施。

1. 人工智能

人工智能主要是研究采用计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科。从思维上说，人工智能既要有逻辑思维，也要兼具形象思维和灵感思维，才能在期货量化交易中获得突破性发展。

期货量化交易是一项复杂的、综合了各种知识与技术的应用，因而对智能的要求相当高，人工智能中的诸多技术如机器学习、神经网络和遗传算法等均可用于期货量化交易策略的设计和应用。

2. 数据挖掘

数据挖掘是通过特定数据处理方法寻找数据背后规律的技术，主要包含数据准备、规律寻找和规律表示三个方面。在期货量化交易中，数据挖掘的主要技术包括关联分析、分类/预测、聚类分析等。

3. 小波分析

小波分析在量化投资中的主要作用是进行交易信号的波形处理。任何投资产品的量价走势均可看成是一种波形，其中不可避免地包含大量噪声信号。利用小波分析，可对波形进行去噪、重构、诊断和识别等处理，从而实现对未来走势的判断。

4. 支持向量机

支持向量机是通过一个非线性映射， 把样本空间映射到一个高维乃至无穷维的特征空间中，使得在原有低维样本空间中的非线性可分问题转化为在高维特征空间中的线性可分问题，简单地说，就是升维和线性化。通常而言，升维会带来计算的复杂化，SVM巧妙地利用核函数的展开定理有效地解决了这个难题。正因为有这个特性，使得SVM特别适合于有关分类和预测问题的处理，从而使它在期货量化交易中有了很大的用武之地。

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，统计套利并非无风险套利，其风险在于根据数据得到的历史统计规律在未来一段时间能否继续存在。 

股指期货对冲是统计套利常采用的一种操作策略，其操作原理是利用不同国家（地区）或行业的指数价格相关性，同时买入或卖出价差偏离正常区间的一对指数期货进行交易。

2. 算法交易

算法交易又称自动交易、黑盒交易或机器交易，是通过设计算法让计算机程序发岀交易指令的交易方法。在具体交易中，算法可以决定的内容包括交易时间和价格的选择，以及最后需成交的资产数量。 

算法交易的主要类型有：

（1）被动型算法交易，也称为结构型算法交易。这种类型的算法交易最为成熟，使用也最广泛，国际上常见的成交量加权平均价格和时间加权平均价格等均属于被动型算法交易。

（2）主动型算法交易，也称为机会型算法交易。这类交易算法的决策主要根据市场的状况实时做出，从而判断交易与否、交易数量和交易的价格等。

（3）综合型算法交易，该交易是前两者的有机结合。通常是先把交易指令拆开， 分布到多个时间段内，而每个时间段内具体如何交易由主动型交易算法做出判断，两者结合可达到单独一种算法所无法达到的效果。