什么叫做数量化交易？我们把它定义为数量化交易，并不是用市场上所用的量化投资来娘扩进来，我们把他定义为金融工程手段来定义你的投资，进行投资决策，并且严格的实行你的决策，按照他的侧重点不同，我们称为自动化交易、程序化交易、算法交易、程序化交易和高频交易。
所谓自动化交易就是技术分析投资方式的自动化，将技术分析投资方式固化成计算及可以理解的模型、技术指标，他的好处可以避免投资人心理变化，严格地执行既定策略。在忻海现行所从事的外汇交易领域，自动化交易是一种应用很广的投资方式。
数量化投资是利用计算机来分析宏观经济和公司的基本面交易，并通过数学模型来预算未来变化的数量。
数量化投资可以帮助投资人在越来越多的信息中选择实质性关键信息，并转化成投资决策。在整个市场的宏观行业数据，还有公司数据，积累到一定程度之后，我们才有前提条件。程序化交易是伴随着股指期货与现货市场套利交易而星期的数量化交易方式。
NYSE把程序化交易定义为包含15只或15只以上的指数成份股的组合交易，其价值超过100万，且这些组合交易是同时进行的。另外就是一个算法交易，有时被称为“黑箱交易”就是通过计算机模型执行订单，以减少对市场价格造成冲击，降低交易成本。算法交易是交易执行精细化发展的结果。由计算机模型根据特定目标自动生产执行的成本。最后我们说到高频交易，高频交易其实是投资数量化交易发展到高端阶段的产物，透过极高速的超级电脑分析高频交易数据中的变化模式，并且利用这些价格变化模式利。
在相对更快的时间内获得市场行情和执行大量交易指令。从而取得普通交易方式难以获得的利润空间。高频交易的成交量现在在纽约美国股票市场成交量的70%。
数量化交易的应用主要由四个方面：
制订投资决策，不仅是基本面分析与技术分析，而是它们的融合，通过对分析宏观经济环境，通过资产配置、行业选择、选股、择时。
一个订单的执行成本第一个是机会成本，就是你想要下订单没有下订单过程之中，价格的变化。冲击成本就是你的大额订单下到系统里，在他完全成交之前，这个价格变化就是冲击成本。
做市商报价
现在的做市商已经并不是纳斯达克场外的做市商，在电子化交易时代，新型做市商在电子化交易系统上进行双向报价，他体现出来的一个优势只是交易所给他提供的成本优势，承担的是报价的义务。一个是金融产品定价，另一个方面就是风险控制的对冲，大家可以看到前一阵子，权证发行商在后台运用股票进行风险控制和对冲。
数量化交易应用大家特别关注的是套利，套利有确定性套利和统计套利，有大概的两种方式，一个是当前市场的资产价格违反溢价定律，一个是同样价格的资产具有不同的价格，另外一个就是具有相同资金流的资产拥有不同的价值，动态对冲利用期货的工具保护组合的价值。
统计套利简单地说是一个对当前价值异常的未来回归的一个期望，当前价格如果有异常的话，如果回归正常的价格我们就可以进行相对的买卖，常见的就是配对交易，在美国市场，黄金期货和黄金行业指数配备交易到现在一直有存在套利空间的，钢铁期货和钢铁行业的指数也是存在套利空间的。
国际市场上数量化交易的现状，我们把他分为4个市场进行描述，首先是股票市场，股票市场在国际市场上他的交易量多达全市场交易量的70%，因为股票市场相对于衍生品市场和债券市场，相对较少，股票只数很少，周转率也很小，电子化交易成本也比较高，对于期货期权市场是有一种天生各种各样套利的方式，比较适合做数量化交易，在国际市场上衍生品大概在50—70%债券市场很不活跃，大部分是场外交易，在国际市场上不到10%。虽然数量化交易这种表面看来并不是很活跃，但是作为量化投资方式，可以做到非常好，他虽然最后破产了，模型在最后来说是非常完美的，只不过没有考虑到流动性问题。外汇市场是由各种各样的利率评价关系，所以他的数量化交易的情况非常好，大概到70%—80%，在外汇市场美国连署做了一个研究，有政府的干预，完全可以实现盈利，所以数量化交易方式也会比较适合于生存。
在国内数量化交易也进行了一些基本的调研，在自动化交易，我们是在期货市场，在外汇市场还是受管制的。我们和一些期货公司调研的结果，技术平台比较稳定，基本没有大型应用在股票市场。在期货市场上运用比较好的原因是因为期货市场的参与者为特定人群，技术分析比较简单地说期货市场的参与者比股票市场的参与者更专业一些。
数量化投资在股票市场上刚刚星期，到目前为止，股票市场分析师团队逐渐成熟，数据日益丰富；华尔街华人金融工程师的回归为国内带来数量化金融的理念和经验。
程序化交易以前是在ETF套利上有一些应用，融资融券上市，股指期货上市后会有较大发展，产品链还不健全，较难实施套利。
我们现在国内可能是两个交易所，市场机制与国外不同，没有“最佳执行”的问题与要求，机构投资者在减少执行成本上动力不足，属于常试阶段。
高频交易现在的现状基本上没有，因为“T+1”交易、行情数据限制和较为不熟悉。
数据化交易的动力
首先就是电子化交易方式的广泛运用，另外一个就是传统交易方式下利润空间的减少。为了拓展新的利润空间发展新的交易方式，减少执行成本也推动了算法交易和数量化交易节省的历程。对冲行业也有兴起，他和券商之间的竞争关系，促进了全球化跨资产的领域，对冲基金作为买方也推动了一个更好的方式为卖方。
在美国国家市场系统在07年正式实行市价成交规则，对于美国来说，他有10个左右交易所，30个左右的OTS，还有大概4个电子交易网络，对于他来说要达到最佳执行一定要对技术系统有相当大的改造，推动最大的还是对于监管上的放松，我们现在的监管特别的松。
数量化交易的主要参与者一个是投资银行，是具有买和卖的双重角色，来增加利润，作为纯粹的经济业务，要为买方提供服务，高盛在2009年平均每天通过数量化交易每天有1个亿左右。对冲基金无比比拟的优势，比如说数量化基金资产达到141美元，人才、技术、监管、风控都做得非常好。对冲基金做得比较好的就是复兴科技。
做市商是高频交易为王，他为整个衍生品市场做市，对于新型做市商提供双边报价，就是高频交易发展的源头，做高频交易是一个稳定赚钱的，是相当于稳定的做市商。
数量化交易对市场会有哪些影响，我们也会从三个角度来说，从市场微观结构的影响，对市场参与者结构的影响，对市场运行的影响。
对市场微观结构的影响提供市场定价效率，降低了交易执行成本，提高了市场流动性，增加了套利交易的活跃度，第一张图在美国市场上股票交易的价差和佣金的水平，到2004年已经是从最初的0.25美元，已经降到零点零几，肯定是可以降低在每张订单的交易规模。从80年开始到2006年，每张订单所包含的股票数量一个图形。数量化交易还可以降低市场的波动性，一方面当你出现定价异常的时候，马上会有套利把你的定价异常抹掉，另一方面也会增加你的波动。
对市场参与者结构的影响
（一）卖方——两极分化。
1.IT军备竞赛；
2.多元化系统接入；
3.规模效应：新产品、新服务、新渠道。
（二）买方——加速整合。
1.人员结构整合；现在从事交易方式主要是金融或者是经济类相关人员，这些交易员，交易员的结构肯定要发生变化，一定需要有IT人员进行介入，现在做数量化交易的情况，一个交易员要配数量化交易师，下面再配四五个数量化程序员。
2.算法整合；市场不断变化，算法只适合于市场的某一个阶段，也在不停的升级换代，买方会有一些特殊的需求时，进行更专业的执行。
3.肢协从卖方像买方整合。
对市场监管及运行的挑战
（一）增加市场风险，提高检查难度。
1.机构的个体风险；
2.市场的整体风险，“乌龙指”；
3.对市场检查提出了更高的要求；
4.新的交易犯罪形式。
（二）升级交易所系统与服务
1.交易所系统的吞吐量与速度，Eurex o/d 38M->230M
2.交易所的数据服务，<1ms
3.交易所系统的接入，Co-location
数量化交易的风险管理
数据与延迟，基本数据的接入，数据是根本，是源头。在国际性投行在2009年底数据要求已经达到了300个T，这是一个不可想象的数据，如果把300个T完全存储再完全快速存储，套利机会早就没了。
市场行为数据的私密性
1.客户行为数据—行为模式窥则
2.市场行为数据—流动性、波动率
3.客户市场数据—市场与客户行为的互动
交易延迟管理，交易的速度并不是越快越好的，对冲基金和自行交易完全是通过超高频交易来进行做市商的套利。顶级券商对延迟的要求是小于10个ms，全功能服务型投行有10个ms就可以。
数量化交易的风险管理：
（一）实时风险管理
1.海量数据集中管理
2.内存数据库
3.策略组
4.深入理解日间价格变动细节
（二）集成风险管理—国内现状面临的问题，要做股指期货，期货下单只能走期货经济公司，证券这边走证券公司，一旦发生风险，我有限后对冲，这就是目前面临集成风险的问题，也需要市场来推动一下。
另外说一下数量化交易在动荡市场环境下会有什么样的风险管理，2008年的时候，数量化交易从51%降落到44%，动荡的市场环境下，市场环境发生变化，很多算法会失效，大的止损订单会带来恶性循环，在2007年的8月份发生了美国市场上没有任何原因的大规模动荡，也有可能是某些订单的一个卖出，导致了数量化交易的止损，整个对冲基金行业调研的结果倾向于传统的倾向方式。
