随着计算机技术的发展，人与计算机之间的“竞争”也愈演愈烈。虽然国内的外汇交易员大多还是采用主观、手工的交易方式，但国际主流趋势更多是用计算机代替人来执行交易，量化交易将会是未来发展的重要方向之一。
金融的本质说到底，是在从历史数据中摸索规律，试图找到“更可能”出现的结果。总结规律方面，没什么比计算机更在行了，海量历史数据与高效处理技术让计算机有了用武之地。量化交易就是计算机从庞大数据库中筛选出能带来超额收益的多种“大概率事件”，进而制定策略并作出决策的一种方式。量化交易剔除了人为情绪因素，它就像市场中绝对理性的一把剑，能心无旁骛、发挥最大功效。许多交易者会在EBC官网等平台了解前沿的量化策略与工具，为决策提供参考。
【量化交易的经典策略】
策略是量化交易最重要的部分，是量化交易盈利的关键。目前市场上常见的策略有全球宏观策略、阿尔法策略、套利策略、CTA策略等。
全球宏观策略：可分为定向交易和相对价值交易策略。定向交易讲究方向判断，比如看好美国经济就购入美元；相对价值交易策略则根据价差做决定，例如美元强、欧元弱，则进行欧美货币对配比。宏观模型更多考虑经济与基本面数据，也会结合市场行情。
宏观策略一般只操作流动性好的金融产品，持有时间长，不频繁交易。
阿尔法策略：也称为市场中性策略。根据CAPM理论，投资收益分为市场整体风险的β收益，以及金融产品本身的α收益。市场中性策略通过规避市场风险β，最大限度提升α，追求绝对收益。具体操作是做空外汇、股票、期货衍生品的同时做多相关品种进行对冲，只要所买产品跑赢市场涨跌就能盈利。
套利策略：当两个或多个相关品种的价格偏离合理范围时，通过买入低估、卖出高估的品种来获利，是通过价格上涨下跌寻找套利机会的方向性套利。套利策略分类复杂，有统计套利、期现套利、ETF套利、事件套利等，收益取决于策略的多样性和精细化。
CTA策略：即Commodity Trading Advisor Strategy，直译是商品交易顾问策略。主要分为趋势交易策略和均值回复策略，趋势交易策略使用更为广泛。它通过去除市场噪音、寻找当前市场趋势，建立头寸，从“市场趋势”中获得利润。该策略注重波动率，当出现方向性大波动时会有较大收益。均值回复策略则主要进行跨期、跨品种配对交易，根据价差比走势反转套利。
以上是市场常用的一些策略，实际制定量化策略更复杂多变，有时会多策略综合运用，以求达到最佳效果。
【量化策略的生命周期】
具体制定过程中，一般会经历制定策略→检验修正→实盘追踪→实盘应用→策略失效这样的生命周期。
制定策略：投资者先制定一个基础策略，可能基于自身经验或他人成功范例。选取认可的技术指标构建逻辑，补充因素形成完整策略并进行历史行情回测，得到一个简单策略模型。
检验修正：以该策略为基础，进行参数筛选和优化，观察不同参数对策略的影响，如夏普比例、最大回撤率等，并对策略修改更新。不断重复修改、检测，最终得到可行新策略。
实盘追踪：策略确定后，不要急于应用，先在未来一段行情中让时间检验策略的真实性和有效性。这是筛选优质策略、淘汰劣质策略的关键环节。
实盘应用：确认策略有效后，即可用于交易，过程中要随时监测策略的有效性。
策略失效：市场不断变化，一个策略不可能万试万灵。若模型失效，需迅速反应，调整模型或终止策略。
【“站在巨人的肩膀上赚钱”】
外汇量化交易被一些人称为“站在巨人的肩膀上赚钱”，与主动投资相比，量化交易在进行决策时更客观理性。
外汇市场多变，人是感性的动物。贪婪、恐惧、犹豫、鲁莽是人的弱点，这些可能导致决策失误。量化投资在模型确定并投入使用后，完全交由计算机执行，通常拒绝人为干预，能把情绪化影响降到很低，做到理性投资。
投资者常用中医和西医比喻传统投资与量化交易。传统投资像中医，靠经验和领悟，过程不可复制，但能解决疑难杂症；量化投资像西医，有固定方法和严谨逻辑，即使方法创建者不在，其他人也能继续发展，并随时间改进。
用量化做外汇交易，就像有人带着成长。但量化投资并非万能，历史数据不完整可能导致模型不准确，同质模型会产生竞争交易，甚至网络中断也会导致交易出问题。太过依赖计算机也可能损失，如何取舍，只能由投资者自己判断。
