量化交易是一种利用计算机技术和数学模型来执行金融市场交易决策的方式。它的核心在于通过分析大量历史数据，应用统计学、机器学习等方法构建数学模型，以识别市场中的交易机会，并制定相应的交易策略。量化交易的主要特点包括：

客观性：由于交易决策是基于数据和模型的，减少了人为情绪的影响。

系统性：量化交易策略经过严格的设计和回测，能够系统地应对不同市场环境。

高效性：计算机能够快速处理大量信息，执行交易速度快，能及时捕捉市场机会。

然而，量化交易也面临一些挑战，比如：

模型风险：模型可能基于错误的假设或过度拟合历史数据，导致在实际应用中表现不佳。
技术风险：包括系统故障、数据错误等技术问题可能影响交易执行。
对于初学者的指导建议：

学习基础知识：掌握金融市场、统计学、编程（如Python）等基本概念和技能。

选择合适的平台：选择支持量化交易的平台，例如QuantConnect、Quantopian（已关闭）等，以便进行策略开发和测试。

设计交易策略：利用所学知识设计简单的交易策略，考虑市场假设、风险控制等因素。

回测策略：在历史数据上测试策略表现，优化模型参数，确保策略的稳定性和有效性。

模拟和实战：在模拟交易中检验策略，逐步过渡到小规模实战交易，积累经验。

持续学习：金融市场不断变化，需要持续学习新知识，优化策略以适应市场动态。

量化交易不仅需要扎实的技术基础，还需要对市场有深刻的理解和敏锐的洞察力。通过不断学习和实践，可以逐步提高量化交易的能力和水平。