(一)量化交易的概念
量化交易是指以先進的數學模型替代人為的主觀判斷，利用計算機技術從龐大的歷史數據中海選能帶來超額收益的多種“大概率”事件以制定策略，極大地減少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。
(二)量化交易的特點
1．紀律性。根據模型的運行結果進行決策，而不是憑感覺。
2．系統性。具體表現為“三多”。一是多層次，二是多角度，三是多數據。
3．套利思想。定量投資通過全面、系統性的掃描捕捉錯誤定價、錯誤估值帶來的機會，從而發現估值洼地，并通過買入低估資產、賣出高估資產而獲利。
4．概率取勝。一是定量投資不斷從歷史數據中挖掘有望重復的規律并加以利用；二是依靠組合資產取勝，而不是單個資產取勝。
(三)量化交易的應用
量化投資技術包括多種具體方法，在投資品種選擇、投資時機選擇、股指期貨套利、商品期貨套利、統計套利和算法交易等領域得到廣泛應用。在此，以統計套利和算法交易為例進行闡述。
1．統計套利。統計套利是利用資產價格的歷史統計規律進行的套利，是一種風險套利，其風險在于這種歷史統計規律在未來一段時間內是否繼續存在。
2．算法交易。算法交易又稱自動交易、黑盒交易或機器交易，是指通過設計算法，利用計算機程序發出交易指令的方法。
算法交易的主要類型確：(1)被動型算法交易，也稱結構型算法交易。(2)主動型算法交易，也稱機會型算法交易。(3)綜合型算法交易，該交易是前兩者的結合。
算法交易的交易策略有三：一是降低交易費用。二是套利。三是做市。
(四)量化交易的潛在風險
量化交易一般會經過海量數據仿真測試和模擬操作等手段進行檢驗，并依據一定的風險管理算法進行倉位和資金配置，實現風險小化和收益化，但往往也會存在一定的潛在風險，具體包括：
1．歷史數據的完整性。
2．模型設計中沒有考慮倉位和資金配置，沒有安全的風險評估和預防措施，可能導致資金、倉位和模型的不匹配，而發生爆倉現象。
3．網絡中斷，硬件故障也可能對量化交易產生影響。
4．同質模型產生競爭交易現象導致的風險。
5．單一投資品種導致的不可預測風險。