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　　量化交易能为投资者去除主观意识，让影响交易的因素不会干扰到整个量投的走向。投资者在接触量化交易时首先要做的是了解量化交易所具备的因素，以及常见策略，特别是对策略要有深度认知。

　　一、开发量化交易系统的要素是什么?

　　1.大数据

　　2. 算法模型

　　3. 入场时间

　　4. 职位管理

　　5. 风险控制

　　6.查看策略

　　二、比较常见的量化交易有哪些?

　　1.跨期套利是利用现货和期货市场的算法模型、大数据和工程能力，捕捉不同交易市场产品之间的溢价并进行套利。

　　2.统计套利，主要思想是找到几种投资产品的最佳相关性，然后找到每对投资产品的长期均衡关系(协整关系)。 当某对产品的价格差偏差达到一定水平时，开始建仓，买入相对低估的品种，卖空相对高估的品种，并做一个 等价差回归均衡后的利润。 动平衡策略、砖套利策略、算法套利策略等。

　　3.算法交易又称自动交易、黑匣子交易或机器交易，是指通过设计算法，通过计算机程序发出交易指令的一种方法。 在交易中，程序可以确定其范围，包括交易时间的选择、交易的价格，甚至最终需要交易的资产数量。

　　量化交易在国内的主流策略就有上面这三个，未来在技术和市场的需求下还会开发出更多新型策略，以便更多投资者在量化交易中挖掘新的财富，同时多元化的量化渠道也有益于风险的分担。