量化交易这个概念对于接触金融的高材生和日常接触交易的投资者来说并不陌生，这一词的起源现在已经无法查询，但是却不得不提一下让这个概念深入人心的始作俑者——詹姆斯·西蒙斯。
詹姆斯·西蒙斯的为人处世很是低调，但是他的历史战绩却是使人印象深刻。在2008年全球金融危机的时候，各个职业对冲击基金经理人都亏得一塌糊涂，但是詹姆斯·西蒙斯却能够给客户带来高达80%的利润回报率，再加上交易抽成的25%，他的“量化交易”模型在那场全球齐哀的金融风暴中，竟然达到了惊人的105%回报率，这不得不说是一个奇迹。
量化交易可以简单理解为用计算机技术加完整的数学模型组成的量化交易规则，在市场的买入和卖出的操作中，用设定好的模型规则来代替人员的操作，达到盈利交易的目的。
詹姆斯·西蒙斯量化交易之所以如此神勇，其实也和他是一名优秀的数学家是分不开的，量化交易的关键在于用计算机技术配合数据的概率来进行计算成功率，一旦成功率高于设定值，计算机就会按照设定的程序进行交易。
举个例子：比如量化交易模型中，通过对BTC 12000美元价位的历史规律进行计算，涨幅几率为41%，横盘几率为22%，跌幅几率为37%，交易系统就会按照交易的设定比例进行交易，即使在这一次的判断中失误，也会通过数学中的概率来进行盈利的。
量化交易是通过严格的数学计算和计算机模型进行交易，从根本上解决了投资者的贪婪和犹豫等不良情绪在交易中心带来的影响，严格的，不带有一丝感情色彩的买入和卖出，同时计算机技术具有快捷性和程序的买入/卖出的速度性，从而解决了投资者的情绪和操作动作缓慢而带来的交易亏损。
量化交易虽然有诸多的好处，但是它在建立之初和执行当中也有很多需要注意的问题：
1：模型的建立，量化交易实际上就是一个计算机按照既定的数学模型进行自动化交易的一个过程，在这个过程中数学模型的建立是至关重要的，只有通过准确的数学计算而得出来的模型才能够实现量化交易盈利的目的。
2：如何保证量化交易运行的安全性，量化交易是需要计算机技术做支撑的，计算机的执行能力是否稳定也是一个至关重要的问题，币圈交易是7x24不间断的，一旦计算机出现计算错误或者宕机，带来的风险危害和损失也是极大的。
值得一提的是，随着计算机技术的长足进步和大数据的不断完善，对于量化交易管理来说，模型的建立和计算机的维护也变得越来越简单，顺畅，这也在一定程度上促进了这个交易行业的发展。
目前市场上流行着很多的“量化交易软件”“量化搬砖软件”，推广人都是激励的宣传自己的软件多么的厉害，能够稳赚不赔，但是事实上真的如此吗？
首先，在交易市场中没有真的稳赚不赔的交易，即使是量化交易模型也只是用大概率的赢率来覆盖小概率的亏损率，利用中间的交易差率来形成盈利。
其次，对于市场的行情和规律是时时刻刻在变化的，没有一成不变的交易准则，也从来没有哪一个交易规律或者模型能够长久不变的。即使再好的模型，在今天可能是赚的盆钵满体，但是明天可能就亏损的一塌糊涂。
再次，对于好的数学模型，当使用和参与的人变多以后，它的规律和利润就会出现大幅度的下降，进而变成资本和技术模型的再升级较量，所以很多的团队对于优秀的量化交易软件模型都是守口如瓶的，而流入到市场上的模型一般都是利润较低，风险较大的模型了。
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