定量交易涉及基于简单或复杂数学模型的计算机算法和程序的使用，以识别和利用可用的交易机会。 在后端，定量交易还涉及对历史数据的研究工作，以识别获利机会。 量化交易在个人和机构级别广泛用于高频，算法，套利和自动交易。 参与这种定量分析和相关交易活动的交易者通常称为量化交易者或量化交易者。
定量交易如何发展 ？
早期，市场是基于实物的和基于地板的，交易者和做市商进行互动，就证券，价格和数量达成协议，并以纸面形式结算交易。 在其他资历中，大声清晰的声音和良好的结实身材被认为是有志求职者交易的资产，因为这使他们在交易现场印象深刻。 随着市场变得数字化，全球影响力和扩展性，地板空了。 报价不多，但声音很大的交易员开始消失，为精通计算机的技术人员们铺平了道路。 电子市场提供了巨大的扩展，大量的交易数据，新资产和证券，并且为数据挖掘，研究，分析和自动交易系统提供了机会。 在过去的二十年中，MBA和博士学位。 金融，计算机科学乃至神经网络的持有者正在知名贸易机构中从事贸易商的工作。
量化交易者的个人资料 ：
定量交易者可以为小型，中型或大型贸易公司工作，以赚取可观的薪水，并根据所产生的交易利润获得高额奖金。 雇主包括全球投资银行/对冲基金/套利交易公司到小型本地交易公司的交易柜台。 如今，要在成熟的公司找到交易员的工作通常需要定量的专业硕士学位（MBA，博士学位，CFA），除非一位经验丰富的交易员具有可靠的工作经验。 其他经验不足的年轻量化分析师可以从小型公司开始，也可以从初级分析师开始，并在很长一段时间内不断攀升，尽管这是一个竞争激烈的领域。
其他一些具有企业家态度的人在专有的基础上开发和运行自己的交易系统。
无论他们是为金融公司工作还是为自己工作，量化指标通常具有：
-计算机使用方面的专业知识
-一种或多种编程语言的动手知识
-熟悉构建和定制交易系统以及自动化的可能性
-熟悉数据提要和使用
-数据挖掘，研究和分析能力
-冒险能力和交易者的气质
-以创新的思维方式不断发现新的战略和机遇
定量交易者的基础设施要求 ：
-用于访问市场数据的系统，例如彭博数据终端，具有适合其交易流的必要技术和定量分析工具（例如布林带，图表等）
-具有编程语言兼容性的计算机系统-Perl，C ++，Java，Python是交易者社区中常用的系统
-历史和/或实时数据可用性，以回溯其确定的策略
-通常通过直接市场访问自动访问经纪/交易账户
使用上述方法， 量化交易员通常执行以下活动 ：
-确定交易策略：它可以基于简单的价格量数字或复杂的数学模型
-根据交易策略开发和构建工作算法/程序/系统
-对原型进行回测，以验证实际实施和所需的自定义：一旦确定，对历史/实时测试数据进行回测策略以评估实际可行性非常重要。 根据需要合并其他更改
-包括风险管理标准：执行情景分析，实施止损机制，资本分配限制等，以使系统尽可能地具有保护性
-在公开市场上执行实时交易的系统上执行交易：让定量设置生效，并继续观察获利潜力。 如果发现增强或失败，则进一步定制
-继续努力确定新战略
-另外，在研究部门的后台工作，并向交易部门的交易员提供交易提示
量化交易员的工作是一个连续而严格的过程，工作时间很长。 今天的交易似乎已经变成了计算机与计算机市场，在这里，人类交易者的贡献仅限于构建足够智能的计算机程序，以使其比同行开发的程序更好。 在整个市场中建立的自动化程度越高，随着获利机会日趋稀薄，就需要更高的效率。
底线
量化交易员的工作和相关津贴似乎非常有利可图，但有资格胜任这一高度竞争领域的人需要多方面的技能，知识和性情。 量化交易者通常具有中等成功率，并且由于倦怠，许多交易者在几年后多样化或转移到其他领域。 除了所有必要的基础架构，技能和知识外，还需要具有正确的心态才能成功实现量化。
