量化是指利用数学模型、统计分析和计算机技术，将投资逻辑转化为可执行的量化策略。通过分析海量数据，量化交易旨在实现投资决策的自动化和系统化，减少主观情绪的干扰，依赖数据和算法来捕捉市场机会。

量化交易的流程包括以下几个步骤：

策略开发：基于历史数据进行回测，验证策略的有效性。常见的策略包括趋势跟踪、套利和高频交易等。

算法执行：通过程序化交易系统，根据预设的规则自动下单，从而避免人工操作带来的延迟。

风险控制：实时监控投资组合的头寸、波动率等指标，动态调整仓位或设置止损点以控制风险。

优化迭代：根据市场的变化，不断优化模型参数，以适应不同的市场行情。

例如，在双均线策略中，当股价上穿长期均线时买入，下穿时卖出，整个过程由程序自动执行。量化交易的优势在于其高效性和纪律性，但也依赖于数据质量和模型的适应性，需要警惕过度拟合的风险。