量化交易（quantitative Trading）是利用数学、统计、计算机的模型和方法来指导在金融市场的交易，可以自动下单业可以半自动下单，这个不是核心，核心在于是不是系统化交易（systematic trading）。
比如主观交易会看K线交易，量化交易业会，但区别在于量化交易可以在历史数据上回测各种交易规则，找到表现好的，然后才用来交易。这或许会有过度拟合的风险，但也有一些方法克服。
如果交易规则太多，量化交易会想办法组合起来，比如把它们浓缩成因子，然后用线性模型、非线性模型等组合起来，然后再进行交易。
如果创造因子的工作太困难，那么量化交易可以借助遗传规模、决策树、神经网络等自动生成大量因子，节省了人工生成因子的工作量，效率更高。
在克服过度拟合方便，传统机器学习和统计学也提供了很多方法，比如交叉验证、正则化、稀疏性、缓慢学习、滚动优化等等，一般都能比较好的克服。
我不看好量化交易的前景。
虽然量化交易是不掺杂人类情绪的交易模型，但是它要面对的是一个情绪波动的巨大市场。这样的市场的最大特点就是不确定性，任何模型的建立都是基于完整的历史交易数据。但是，市场瞬息万变，随时都会有不确定的情况发生，比如当年的光大“一阳指”事件，如果模型无法正常判断，那么交易的结果就不好说了，可能会带来很多连锁反应。
其次，历史虽然会重演，但绝对不会是简单机械的重复。有时候结果虽然会一样，但是时间周期肯定是不一样的，大的时间周期下含有无数个小的时间周期，每个周期下又会有无数的变化，不知道交易模型能否涵盖这些变化并能作出准确的判断。
最后，我觉得任何交易模型都会有BUG，都需要随时更新。而且，面对同样的交易模型的交易中，这样的量化交易是不是会有风险？量化交易是不是会因为网络问题产生反映滞后的问题。如果没有解决这些问题，量化交易的结果就很难说了。
量化交易虽然有很多优点，但是真的能战胜市场，并且保证胜率，我觉得很难说。