很多人会认为说量化交易就是高频交易，其实真不是这样的。
量化交易
量化交易是利用计算机技术从股票的历史数据中筛选出有效的因子，来回溯历史的收益表现，制定相关的量化交易策略，然后进行实盘交易，希望通过此种方法获取比主观操作的超额收益。
这是通过数据模型来实现的一种交易方式。具有系统性、自动化、客观性、精确性和快速性。
我们在制定一个量化策略的时候，首先就是需要构建一套完整的交易策略，一般是使用第三方的平台，数据这些都由三方平台提供，只需要一个数据API接口就可以获取。
高频量化
而高频量化交易就是通过短期的高频来实现快速交易，追求短期的交易利润，每一笔的利润可能不会很多，但是通过高频快速积累，就能达到不错的收益。
一般常见的高频量化策略就是可转债的做市，利用可转债的T+0的属性，实现快买快卖。
高频交易是属于量化交易中的一种，上述的普通的量化交易一般用Python语言就足够了，但是做高频交易的一般使用都是C++，这个语言是会比Python运行更快，交易速度也更高。
高频交易在极短的时间内会发生几千甚至几万笔交易，换仓的频率要比普通的量化投资高得多，一般个人是没办法去操作的，所以能做高频交易的一般都是机构或者专业投资者。
如何建立自己的量化交易系统
建立自己的量化交易系统可以分五步走。
第一步：构建一个专属于自己的一个数据库，只要是有数据，并且有规律都是可以把他做成一个量化交易策略的。
数据是可以自己去买的，也可以使用三方平台的，像讯投、券商这些都是可以付费买数据的。
保存一份自己的专属股票的数据库，也是非常值钱的。
第二步：编写策略，编写策略这块就需要有编程的基础，Python入门，C++是进阶，感兴趣的可以去B站上面搜索相关的教程学习。
第三步：策略回测，编写好策略之后，要进行回测，主要看数据的历史收益，回测等等，来评价策略的优劣，然后决定是否要进行实盘交易。
第四步：实盘交易，将写好的策略放到实盘账户上面进行交易，这一步需要开通支持量化交易的券商才可以实现。
第五步：策略优化，策略不是一成不变的，还需要根据市场行情去不断优化。
完成上述五个步骤就完成了一个量化交易策略，可以步入量化交易。
总结一下，量化交易并不是单纯的高频交易，而只是其中的一个分支，大多是机构做高频量化，普通投资者一般都是自己学习Python，编写属于自己的量化交易策略，在券商进行实盘交易。
也有不少的投资者朋友，想要做量化交易，简单的就找人去编写一个策略，能跑实盘就可以了，但是像这种的话，后续有策略优化变动的时候，又需要花钱去改策略了，自己的主动性不强。
再有就是跟着别人的量化策略去做，也就是跟投，听XX说他们有一个好的量化策略，你只需要交钱就可以跟着买了，这种策略有比较好的。
但是也要看看策略的历史实盘收益情况，在正规的平台订阅。遇到不正规的或者业绩表现不好的，也容易造成不明不白的亏损。#量化交易# #量化实盘# #高频量化#