量化交易是指基于数学和统计学模型，运用计算机程序发出买卖指令的交易方式。这一概念意味着量化并不仅仅体现在交易上的程序化，而更是一种系统性的投资方法论。
量化交易=量化投资方法论+程序化交易
- 量化投资方法论：基于历史数据挖掘和统计学规律来建立数学模型，取代人工决策。
- 程序化交易：通过计算机程序自动生成或者下达交易指令在证券交易所进行证券交易的行为。
量化是一种思维
由于量化交易在国内起步晚、发展快，理解门槛也相对较高，当我们谈论量化投资时，往往会将其视为一个单一的概念，为其蒙上复杂性和神秘性的面纱，但其实量化的本质是一种投资方法，与主观投资别无二致，其最终目的都是为了挖掘股票的真实价格，只是实现路径不同。
以下图例展示了量化研究的一部分工作，包括但不限于清洗并测试数据，制定系统化的模型，以及最终决定买卖哪些证券、买卖的数量以及时间。
量化与主观：殊途同归
量化投资通过收集/清洗公开数据，对信息进行加工，建立输入/输出模型进行系统化决策；主观投资则通过分析宏观经济环境、行业发展趋势、公司经营情况，结合个人的投资经验和判断力来挑选值得投资的股票。
在决策过程上，量化基于数据和模型，主观侧重于判断和信念；前者适用于大范围的系统性分析，后者在复杂个股上的研究更加深入和灵活。
无论哪种投资方法，两者的最终目的都是力争获得超越市场平均水平的收益。在决策过程中，也都依赖于对数据的分析，只是量化投资直接依赖于大量公开数据进行模型构建和策略制定，而主观投资也会参考财务报表、市场数据等信息来做出投资决策。
尽管在实现方法上存在一些差异，但量化和主观的核心目标是类似的。两类投资方法在成熟市场中都是不可或缺的部分，殊途同归、相互补充，能够从不同维度上促进股票的真实价格发现。
在投资策略的多样性上，量化与主观也有着其相似性。当我们了解主观基金经理时，常常会询问其投资理念，有人喜欢挖掘被低估的宝藏公司（价值投资），有人喜欢快速成长的潜力股（成长投资）。
类似地，量化作为一种方法论，经过数十年的发展，也诞生了各种类型的投资策略，例如注重股票间相对价值挖掘的股票统计套利策略，结合基本面逻辑或利用另类数据进行系统化投资的基本面/另类数据量化策略，还有在微观结构上提供流动性的做市策略。
总体而言，量化其实是一个具有丰富内涵的概念，部分极端舆论倾向于将量化笼统化、概念化，但其实不同量化机构的数据、策略、模型都各有不同，对于同一股票的判断都可能存在差异，更不会单一趋同地做出大规模买入/卖出的行为。在后续的文章中，我们也将对各类量化策略进行详解，希望能够帮助各位投资者打破对量化投资认识的误区，理性看待，趋利避害。
参考文献：
[1] 里什·纳兰. 打开量化投资的黑箱[M]. 第二版. 北京：机械工业出版社，2016
[2] 中国证监会，《证券市场程序化交易管理规定（试行）》，2024年5月11日
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