量化交易在当前市场上属于比较热门的话题，量化交易（Quantitative Trading），即使用现代统计学和数学工具，借助计算机建立数量模型，制定策略，严格按照既定策略交易。具体又可分为高频交易和非高频交易，其中非高频交易适合一般个人投资者和中小机构。

　　量化交易是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预期年化预期收益的多种“大概率”事件以制定策略，极大地减少了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。

 

　　量化交易的主要策略模型：

 

　　1.CTA策略

 

　　被称作管理期货策略，CAT的交易对象通常是商品期货和金融期货。CTA策略根据不同的划分方式分为很多种。根据管理人的交易方式，CTA策略可以被分为主观CTA及量化CTA;依据交易标的的不同，CTA策略可以分为商品CTA、股指CTA以及复合CTA三类;CTA策略产品不会把资金全部用于期货交易，而用较少的资金来实现与产品规模相等的交易;剩下的钱投入到像货币基金这样的稳健产品或者留存在期货公司，获取收益。

 

　　2.Alpha策略

 

　　Alpha策略是指通过对市场中面临的系统性风险进行度量并分离，从而获取超额收益的策略组合。alpha是和某个投资收益相对于无风险收益进行的比较。alpha>0,表示获取超额收益;alpha=0,表示收益和无风险收益相同，alpha<0,表示收益比无风险收益低。追求最大alpha就是所谓的最求最大超额收益。

 

　　3.Beta策略

 

　　beta指的是相关度。指某一投资和整个市场(或参考指标)的比例。beta=1，则指的是完全相关。所谓的beta投资，体现在头寸控制上，如果一个基金的股票上限是60%，它将低于整个市场指数的beta，因为其他40%的投资与现金、债券和股票市场的相关性很低。

 

　　4.多因子选股

 

　　在量化交易中，最重要的一种选择模型就是多因子选股，因为多因子模型比较稳定。基本的原理是以一系列的因子作为选股条件，买入满足这些因子的股票，不满足的股票卖出。无论是价值投资者、短线交易者、还是投机者，市场上的投资者都会在一些因子的基础上判断股票的涨跌。