量化交易和高频交易有什么区别
按照数学模型的理念和对计算机技术的利用方式，量化交易方式可以进一步细分为自动化交易（Automatic Trading）、数量化投资（Quantitative Investment）、程序化交易（Program Trading）、算法交易（Algorithm Trading）、以及高频交易（High Frequency 外汇量化交易——高频策略 Trading）。这五种量化交易方式侧重点各有不同，是量化交易技术发展到不同程度的产物。但是在实际应用中，五种量化交易方式的名词经常被交叉使用。
数量化投资，是指利用计算机分析宏观经济、行业、以及公司的基本面数据，选择投资组合的资产配置，并通过数学模型预测组合未来变化的数量化交易方式。简而言之，数量化投资是基本面分析投资的自动化。数量化投资可以帮助投资人在越来越多的信息中选择实质性关键信息，并转化成投资决策，在股票投资领域应用广泛。
$量子复利(P000521)$ 的框架体系内的不同风格的量化策略，便属于数量化投资这个范畴，即平时常说的“量化投资”（Quantitative Investment）。
程序化交易，是从美国七十年代的证券市场上的系统化交易发展演变而来的，是伴随着股指期货与现货市场套利交易而兴起的数量化交易方式。纽约证券交易所（NYSE）把程序化交易定义为：Program trading encompasses a wide range of portfolio-trading strategies involving the purchase or sale of a basket of at least 15 stocks with a total value of $1 million or more.即任何含有标普500指数15只股票以上，其价值100万美元以上的交易，属于程序化交易。纽约证券交易所的定义主要突出的是交易规模和集中性。程序化交易发展到今天，其含义已经远远超过了纽约证券交易所当初的定义。国泰君安证券对程序化交易给出了一个更为市场化的定义：根据一定的交易规模和规则生成买卖信号，由计算机自动执行买卖指令的交易过程。简单的说，就是利用计算机程序来控制买进卖出的事迹并自动执行。在这个定义中，突出的是交易模型、计算机程序对交易的重要性。随着量化技术的深入发展，程序化交易和算法交易的界限逐渐模糊，有些市场使用高频交易描述流行的量化交易方式。
做外汇不赚钱？你还有机会，量化交易是未来趋势！
以上这些都是一个量化交易员所必须具备的素质，除了这些以外，量化交易员本身的心理素质和性格特征也是不可忽视的，比如作为一个量化交易员，必须细心，因为任何一个小错误都可能导致巨大的损失；必须反应快，要在意外发生的时候迅速做出判断进而止损；必须承受得住压力，成熟的量化交易员在慎重地管理风险之外也要了解损失在所难免，甚至失败的交易次数要比成功的多……他们通常是团队作业，相对来说是一个更侧重技术水准和团队合作的岗位。
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外汇高频交易策略
统计套利
另一种策略设置高频交易是经典套利策略可能涉及的范围等几个证券利率平价在外汇市场的关系赋予外国货币之间的价格计价债券的国内债券，一，现货价格货币和价格的远期合约的货币。如果有足够的市场价格从模型中所隐含的不同，以支付交易成本，然后四个交易，可保证无风险的利润。高频类似套戥交易允许使用更复杂，涉及许多超过4证券模式。在塔布集团估计，每年的总延时套利策略目前的低利润超过210亿美元。
统计套利的战略已经制定了一系列决定，使交易的基础上作出的偏差从统计学的关系。像市场庄家策略，统计套利可以适用于所有资产类别。
低延时交易
高频交易是经常混淆低延时交易，使用计算机在几毫秒内执行，或“行业具有极低延迟”在该行业的行话。低延时交易是高度超低延迟网络的依赖性。他们的算法利润提供信息，如竞争性招标，并提供到他们比竞争对手更快微秒。
低延时交易的速度revolutionary in 外汇量化交易——高频策略 advance已导致need为公司具有即时时间，同位trading平台，以得益于高频率的战略实施。战略是不断改变，以反映市场的细微变化以及打击造成威胁的战略的逆向工程竞争者。
还有一个非常强大的压力不断增加新功能或改进某一特定算法，如client具体的修改和enhancing变化的各种性能（regarding基准交易表现，以及为贸易firm或许多其他的实现range cost减少）。这是由于算法交易策略的演变性质——它们必须能够适应和贸易智能，无论市场条件，这涉及足够的灵活性，能够承受巨大的市场情景阵列。因此，从企业的重大收入净额的比例是花费在研发系统D这些自主交易。
战略的实施
大部分的算法策略是使用现代编程语言，虽然仍有部分执行试算表的设计策略。基本模型可以依靠低至一元线性回归，而更复杂的游戏理论和模式识别或预测模型也可以用于启动交易。神经网络和遗传规划已被用来创建这些模型。
详解外汇套利、高频交易、量化交易等自动交易策略
量化交易在外汇交易中常见的挑战：
· 与股票相比，外汇交易缺乏数据是在外汇方面实施量化策略的主要障碍之一。由于外汇市场被视为场外交易(OTC)市场，不在一个集中的交易所进行交易，因此几乎没有统一的数据可用。
· 外汇ECN仅发布约15％的数据，而其余市场则“暗中交易”。
· 据估计，只有6%的市场有高质量的数据，而算法需要有数据，比如单位时间的交易量，以便正确地将大订单分割成小订单。
· 此外，许多交易员低估了获取高质量数据的成本。你可以得到一些追溯到1992年的历史数据，但这将花费你数万美元。