虽然听起来神乎其神，但量化投资其实并非一个新名词，量化投资技术在海外已经有几十年的发展历史，其投资业绩稳定，市场规模和份额都在不断地扩大当中，受到很多海外投资者的认可。

而随着人工智能技术的发展，将人工智能应用于量化交易之上更是让很多大型投资银行、基金公司都动了心，这也让整个金融行业都更加重视起量化交易技术，或许在不久的将来，这二者的完美结合将会成为整个市场的“中坚力量”。

在海外，机器取代人类才是主流，然而在国内，大多采用的还是手动交易的方式。量化投资的研究正是从近几年才开始起步的，可称得上尚且“年轻”，量化投资正处于起步阶段，很多机构甚至刚刚成立了量化研究的小组或者部门，而优秀的量化交易员却并不是很多，从机构到人才，整个量化投资行业都在急迫地成长当中。

1.为什么要进行量化交易

金融，从本质上来说，是“从历史当中寻找未来”，我们所有的判断，决策都是基于我们的总结出来的经验，而所谓经验，则是在历史数据中出现的概率更高的那些个结果，分析数据——寻找规律——推断大概率结果，这些事情怎么想，也是计算机要擅长得多。

量化交易就是利用计算机技术从大量的历史数据中找到大概率事件，然后将这种大概率事件制定成策略并根据策略做出交易决策。计算机在数据分析上的优势、几乎无延迟的反应速度、不受情绪影响的严格策略执行以及无限量的体力等等，这些都让计算机在与人竞争的过程中占据了巨大优势，正因为如此，众多机构才愿意斥巨资投入到量化交易当中。

2.外汇中的量化交易

在国际外汇市场中，量化交易也发展得十分成熟了。

外汇领域的量化交易策略可以分为三大类，第一类是宏观量化策略，就是对全球经济宏观面进行预测，并选择外汇、期货、股票等标的的交易来实现其策略；

第二类是外汇CAT策略，CAT策略更偏向于中期和中短期，两家著名对冲基金公司（Winton，Man AHL）可以作为这一策略的代表；

最后一种则是高频量化交易，高频量化原理相对简单，但是对技术和设备要求比较高，低延时这一点非常重要，这种策略的代表则是各大跨国银行，比如花旗银行、德意志银行等等的外汇量化部门。

据悉，目前华尔街60%以上的交易已由机器人和算法完成，在未来，这个比例将会只增不减，大型机构外汇交易员的工作已不是传统的盯盘、手动建仓、平仓，而是研发成功的交易策略，并将它们程序化、算法化，放入自动交易系统让其自动执行。

3.量化交易员的基本素质

不管是外汇，还是整个金融市场都已经进入了量化时代，比起个人交易者，机构对于量化交易的需求显得更加迫切。量化交易员正在代替传统分析师成为新的炙手可热的岗位，而这一岗位所看重的基本素质，也与传统的分析师有很大区别：

深厚的数学功底——量化交易员必须特别擅长数学和量化分析，深厚的数学功底是研究数据、测试结果、制定策略等工作的基础。复杂的数字交易算法占据了量化交易员工作的绝大部分，

熟练的编程技巧——如果说数学功底是地基的话，编程技巧无疑就是量化交易员手里的砖瓦，了解编程语言是必须的，不然不管什么样的想法都只是空谈。

对行业的全面了解——除了“硬实力”方面的要求，软实力也一样不可忽视。量化交易员需要对行业有足够的了解，了解行业内正在流行的交易策略，能够分析他们的优缺点，同时也要对自己选择的投资品种有充分的了解，才能够更好地制定投资策略，

以上这些都是一个量化交易员所必须具备的素质，除了这些以外，量化交易员本身的心理素质和性格特征也是不可忽视的，比如作为一个量化交易员，必须细心，因为任何一个小错误都可能导致巨大的损失；必须反应快，要在意外发生的时候迅速做出判断进而止损；必须承受得住压力，成熟的量化交易员在慎重地管理风险之外也要了解损失在所难免，甚至失败的交易次数要比成功的多……他们通常是团队作业，相对来说是一个更侧重技术水准和团队合作的岗位。