量化交易是量化金融行业中最为尖端的一个领域，它主要是运用数学公式来构建模型，经过大量数据来判断将来价格走势，并且由程序进行择机选股的一种方式。其有2层含义：首先，从狭义上来讲，是指量化交易的内容，将交易条件转变成为程序，自动下单；其次，从广义上来讲，是指系统交易方法，就是一个整合的交易系统。它的特点是高换手、高交易量，由于A股是T+1交易制度，因而1天最多2倍换手，1年最多倍换手，现在国内的高频交易团队换手率在倍以上。而且，成熟资本市场的交易量70%是由量化团队贡献的。
了解了量化交易的基本概念，那么，量化交易系统是什么样的呢？其实，量化交易系统主要有四个组件：01
策略构建：量化交易开始于研究，其整个过程包含了选定策略、校验策略、优化策略等等过程。找到一个类似的已有策略，并不断优化，构建自身的策略。一旦策略/策略集构建完成，就会需要用历史大量数据进行收益能力的评估测试。接下来，则到了策略回测的环节。
02
策略回测：这是量化交易中要求最为精细的一个环节，它的目的在于使用历史以及样本数据对策略进行验证，确定其是否创造预期收益，其结果也会被看成该策略实盘操作的一个预期值。但是实盘会涉及很多复杂的因素，所以，回测并不能完全确保策略的成功。执行回测会在一些专业的软件平台上，像Tradestation、MATLAB等。
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指令执行系统：通过此系统，策略产生的交易指令被传送给经纪商并执行。构建此系统最关键的是对接券商的接口、降低交易费用的策略以及处理实盘与回测预测业绩差异。
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风险控制管理：只要会影响交易进行的因素，都可能带来风险。其中，风险管理还需要确定最优资本配置，需要将资本分配到不同的策略上执行，这个过程非常复杂，且需要过硬的数学技能。目前，凯利公式是业界公认进行资产及杠杆配置的标准，不过在真实的金融市场中，偶尔也会出现偏差，一般交易员使用时比较保守。
如果你想从事这个行业，建议一定要提前准备相关的工作，这一过程会花费大量的时间与精力去学习相关的专业知识，尤其是数学、计算机、金融等相关知识。不仅如此，你还需要有过硬的编程技术，至少需要精通一门高级编程语言（如MATLAB、R或Python），而且伴随着高频交易策略的日益盛行，技术层面对于策略执行效果越来越至关重要，掌握Linux内核、C/C++，汇编及网络延迟优化等技能是最佳的选择。虽然需要准备很多但是回报丰厚再多的辛苦也是值得的一起加油吧
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