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曾几何时，我们开始习惯用排名、等级、概率来做标尺，衡量意义的大小。似乎物品被赋予数值后，它就变得更加客观，容易被甄别。于是，我们开始接触相关系数，了解线性关系，学习概率分布......只为在诸多扰乱因素中，量化选项，筛选最佳答案。
而量化交易便是其中代表。量化交易跟程序化交易有很大相关性，但又不尽相同。在《证券期货市场程序化交易管理办法》中定义的程序化交易，是指通过既定程序或特定软件，自动生成或执行交易指令的交易行为。量化交易，则是基于数据和历史统计基础，通过数学工具研究市场中资产价格的变动因素，从而制定交易决策的交易模式。量化交易不一定需要用到计算机自动化执行交易，只要是基于交易因素的数量变化引发的交易，都可以叫做量化交易。
量化交易的优势在于利用历史数据和交易要素进行模拟分析，得到一套交易策略来执行交易。量化交易替代了人工主观判断，从而避免交易员的情绪化交易。量化交易还有一大优势就是机器学习，通过不断累积的数据和历史交易情况对交易模型进行优化迭代，从而获得不断的提升。量化交易目前在金融市场大展身手，股票、债券、商品和外汇市场都能看到它的影子。
目前，国内量化交易主要有两种投资策略，分别为指数增强策略和中性策略。其中，指数增强策略是指以中证500指数的成份股为标的，通过量化方式获取的超额收益，即所谓的阿尔法收益；而中性策略则是在持有股票的同时，用对应仓位资金在股指期货进行对冲，获取价差收益。
近年来，以大数据、云计算、人工智能为代表的创新技术的发展，推动金融市场交易模式不断演进升级，叠加市场参与者财富管理需求快速增长，量化交易迎来“量的提升”。数据显示，量化私募的管理规模逼近1.5万亿元。
不过，对比海外成熟市场的规模，量化交易在中国还是一个“新物种”，整体处于发展早中期阶段。随后又因多数量化私募旗下产品净值大幅回撤，规模缩水严重，量化交易再次站上“审判台”。
有反对者认为，头部量化交易运营机构普遍持有流动性好的股票，持仓或出现一定的同质化情况，在各机构大量减仓时会对市场形成压力，从而造成股票端的超额回撤。
但支持者反驳道，在行业和风格剧烈切换的极端行情下，量化策略（模型）可能面临阶段性失效，如果量化产品在相应的行业和风格上有敞口暴露，则可能面临较大的净值波动。
事实上，这其实是一个有关“市场公平性”的问题，也是所有专业投资者所面临的问题，量化交易运营机构亦不例外。
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