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什么是量化?

量化的意思是，在数字信号处理领域，将信号的连续取值(或者大量可能的离散取值)近似为有限多个(或较少的)离散值的过程。量化的用途主要在于从连续信号到数字信号的转换中。连续信号通过采样成为离散信号，离散信号通过量化就会变成数字信号。值得注意的是，一般情况下，离散信号一般不用通过量化的过程，但是如果在值域上并不离散，也是要通过量化的过程。

在股票交易中，可以用作决策分析，量化交易的意思是，用先进的数学模型替代人为的主观判断，利用计算机技术从庞大的历史数据中海选能带来超额收益的多种“大概率”事件来分析现状和制定策略，很大程度上降低了投资者情绪波动而产生的风险，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出非理性的投资决策。

量化交易有什么用处呢?

1.用历史数据进行策略检验，效率翻倍

我们想要对交易策略进行验证的时候，一个比较基本的想法是想确认一下它的历史表现如何。但是这往往需要大量的计算和历史数据，相对于传统的人工做法，量化交易做一次回测几分钟就可以得到结果了，它的效率是传统人工的几百倍。

2.全市场实时的捕捉交易机会

对于量化交易而言，它可以利用计算进行全市场的实时盯盘，可以不错过任何的交易机会，大幅度提升我们的盈利能力

当我们知道一个盈利的条件，股价一旦满足这个条件，我们可以进行套利。但是问题是，市场中几千只股票，股价时时刻刻都在进行变动。如果只单靠人力来监控的话，我们能盯住几个呢?我们又会错失多少机会。。

3.更加客观地衡量交易结果

例如一个技术指标策略，人工进行了10个交易日的验证，显示出的业绩都不错，但是这点就能证明指标不错吗?10次的检验数量太少了，我们需要更多的验证，例如1000个交易。

对于人工交易来说，如此大的验证量显然是难以完成的，但是量化交易却可以又快又准地进行判断。并且量化交易还可以利用统计学和数学的原理客观地给出结果，如最大回撤率、年化收益率以及夏普比率等等。

4.更多的盈利机会

量化交易可以利用计算机技术对于量化数据的分析得到单靠人力难以发现的盈利机会，并且有些机会只有量化交易才可以利用。假如我们发现一种交易方法，它的特点是盈亏的额度相当。但是盈利的概率是百分之五十五，亏损的概率是百分之四十五。

首先对于这种小差距的概率规律，非量化交易基本是不可能发现的。再者，如果我们要利用这个规律盈利的话，势必需要大量次数的交易才能稳定盈利，而想要达到这种大量次数的稳定盈利，也必须量化交易不可。