量化交易的特点:
1.纪律，学科
根据模型的运行结果做决策，而不是凭感觉。纪律不仅可以约束贪婪、恐惧、侥幸等人性弱点，还可以克服认知偏差，可以被追踪。
2.分类
具体表现为“三多”。一是多层次，包括资产配置、行业选择、特定资产选择三个层次的模型；二是多角度，量化投资的核心思想包括宏观周期、市场结构、估值、成长性、盈利质量、分析师盈利预测、市场情绪等角度；三是多数据，即海量数据的处理。
3.套利思想
量化投资通过全面系统的扫描，捕捉错误定价和错误定价带来的机会，从而找出估值洼地，通过买入低估资产和卖出高估资产来获利。
4.概率获胜
一是量化投资不断从历史数据中挖掘出预期会重复的规律并加以利用；二是靠组合资产取胜，而不是单一资产取胜。
量化交易(Quantitative trading)是指借助现代统计学、数学和计算机技术进行证券投资的方式，它大大减少了投资者情绪波动的影响，避免在市场极度狂热或悲观的情况下做出非理性的投资决策。
量化交易的潜在风险:
1.历史数据的完整性。不完整的市场数据可能导致模型和市场数据不匹配。市场数据本身的风格转换也可能导致模型失效，比如交易流动性、价格波动幅度、价格波动频率等，这些都是量化交易难以克服的。
2.模型设计中没有考虑仓位和资金分配，没有安全的风险评估和防范措施，可能导致资金、仓位和模型的错配，出现爆仓现象。
3.网络中断和硬件故障也可能对量化交易产生影响。
4.同质模型会产生竞争性交易带来的风险。
5.单一投资品种带来的不可预知的风险。
为了避免或降低量化交易的潜在风险，可以采取的策略有:保证历史数据的完整性；在线调整模型参数；在线选择模型类型；在线风险监控和规避等。
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