简单来说就是计算机交易决策。
有不少程序员会自己写代码做程序化交易，这是比较初级的；量化交易包含程序化交易，是更高一级。
任何行业都是不断发展进步的，量化最早产生于1969年，到了1988年数学家西蒙斯成立一个大奖章基金，标志着量化时代的兴起，而量化基金大奖章30年上涨了2万倍，年化收益超40%。再到21世纪基于机器学习以及数学理论的发展，量化投资进入了高速发展时期。
国内近几年才兴起来，从2017年的不足5%快速扩张到2020年末的23%，翻了4倍多，到了今年几家头部量化已经封盘了。
量化交易：就是根据历史数据，借助计算机依靠数学和统计模型识别市场机会，从中找出一套正期望值的交易信号系统，并严格执行，通过这个策略可以知道什么时候该买什么时候该卖，少了情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下作出不理性的决策，相较于主观多头回撤也会控制的比较好。
量化交易的特点：
1：纪律性量化交易是靠程序化自动下单，保证了决策的客观性和纪律性。
2：大数据量化交易在决策和研究过程中会引入大量的历史数据进行快速的计算和分析，摸索出一套可复制的规律，通过机器执行。
3：响应速度快这是量化交易最明显的优势。通常分析和操作的响应速度能到秒级别。高频交易甚至以微妙计算，在盘中出现套利机会的时候只有算法和网络最快的才能抢到。
所以很多头部量化私募会强调自己的因子库有多大、算力有多强。
量化常用的策略有，CTA策略、股票市场中性策略、指数增强策略。
目前市面上最常见的：指数增强策略，追求指数上涨的同时来获取超额收益，有点像主食吃完了再来份甜点的意思。
还有，股票市场中性策略：是在持有多头仓位的基础上，通过股指期货来做空来对冲暴露的市场风险。收益一般不会太高，市面上当作代替固收的策略，但是代替固收的话我觉得大雪球更好些。
做量化交易最主要的就是人才、因子库、算力和模型的建立。
都是些聪明的人做的事，不少优秀量化管理人会从大厂挖技术很牛的IT，或从清、北校招培养，而且这部人的名单很多时候还都是保密的，哈哈估计也是怕被别人挖墙角，毕竟人才最抢手啊。
这些只是我自己走访尽调和专业机构交流，查资料学习后的一些浅尝辄止的理解，不一定完全正确，仅供交流。
最后，希望家乡的亲人、朋友、同学，所有人都安好，都平平安安的。郑州加油！
免责声明：市场有风险，投资需谨慎。以上仅为数据分享，不构成任何投资建议。