量化交易，通常也称“量化投资”或“程序化交易”，是一种将投资思想、市场经验或统计规律，通过数学模型、统计学方法和计算机程序进行固化，并以此进行系统性决策和自动化交易的方法。它的核心思想是把复杂的市场行为变成数学问题，然后用计算机自动执行交易，将投资决策中的主观判断转化为可验证、可执行的规则体系，用数据、模型和机器，取代或辅助人脑的主观判断和手动操作。

量化交易的经济学基础主要源于现代金融理论，特别是有效市场假说和行为金融学。不过，量化交易并不完全认可有效市场假说，它认为虽然不能准确预测价格的变化，但价格变化的概率是可以被测量的，也就是价格波动可以被量化，因此可以通过寻找市场中的统计规律和异常现象进行交易，比如利用市场中的动量效应或反转效应来制定交易策略。

量化交易的兴起和成长源于一系列原创理论的发展，如20世纪50年代马科维茨的资产投资组合理论、60年代萨缪尔森和尤金·法玛的市场有效性理论等。随着这些理论的发展，量化交易逐渐繁荣起来，当市场价格有偏离价值的趋势时，量化交易者能够及时发现错误定价、价格偏离过大的投资标的，从而果断交易，使得市场重归合理。

量化交易的核心是数学模型，常见的模型包括均值回归模型、动量模型、时间序列模型和机器学习模型。均值回归模型假设价格在长期内会回归到均值水平；动量模型假设价格在短期内会继续沿着当前趋势走。

量化交易具有多方面的优势：
- 克服人性弱点：严格规避了交易中因贪婪、恐惧带来的情绪化决策。
- 处理海量信息：计算机可以同时监控成千上万个数据点（价格、成交量、新闻、宏观数据等），并瞬间做出反应，这是人力无法做到的。
- 纪律性与一致性：确保策略被不折不扣地执行，便于进行科学的绩效评估和迭代优化。

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