什么是程序化量化交易

量化交易策略，就是采用数量化手段构建而成并进行决策的交易策略。

具体解释起来，该定义包括两层含义。
首先，在构建交易策略的过程中，数量化的手段应该占主要成分。这里的数量化手段，包括对整个交易流程和交易目标的数量刻画、数学模型的构建、对量化目标的最优化、对策略结果的数量化评价等方式方法。但是在这一部分中仍然会有定性的或者人为主观的成分存在，毕竟策略的研发是一个人为操作的过程。
其次，交易策略在构造完毕、用来进行交易决策时，必须具有明确的数量化规则，完全不存在主观判断的成分。这一特性使得整个策略可以在完全量化的设置下进行历史数据下的回溯测试，以及准确无误地指导交易操作，这些都是量化交易策略比较重要的特征所在。
同时满足以上两个方面含义的限定，则能够被称为量化交易策略。
在这样的界定下，量化交易策略既可以借助程序化的方式完成下单，也可以通过人工来执行。实际上出于成本和可控性等方面的考虑，一些交易频率较低的量化交易策略有可能更倾向于采用人工下单的方式来完成。在作者看来，策略的执行手段并不是量化交易策略的核心特征。
这种关注于数量化而非程序化的定义，也使得整个量化交易策略的历史比许多人认知中的要更长一些。因为就实际情况而言，技术分析中的技术指标，在适当的情况下是可以形成量化交易策略的。虽然技术分析中的图表分析手段，如 “双头”“头肩”等图形形态的分类，相对而言太过主观而且很难量化但是技术指标这一门类侧重于价格和成交量的定量分析，通过公式化的计算得到一些用来参考的量化指标，进而指导交易，具有数量化的特征。只不过在这些量化指标的使用上，交易者往往又归于主观，进一步造成了对技术指标是否是量化交易策略的争论。
例如当某名交易员的交易策略是“移动平均线看起来很好时买入，看起来不好时卖出”，那么就完全有悖于上文给出的量化交易策略的定义。首先，该交易策略在表述上较为模糊，不是一个具有明确数量化规则的决策手段，因此交易员需要在交易过程中通过主观判断来完成买卖行为。其次，正是由于缺乏明确的数量化决策规则，交易员在形成这样的交易规则时很难定量化地描述整个交易策略和交易过程，也就难以使用最优化之类的数量方法。在多数情况下，交易员可能更倚重于复盘等人工形式来完成这一类交易策略的构建。
但是当交易员基于一些定量的规则来使用技术指标进行交易时，这些交易策略就可能会符合量化交易策略的特征。例如，把上面的策略改换为“价格线从下向上穿过移动平均线时买入，从上向下穿过移动平均线时卖出”，那么策略就既可以通过量化手段完成构建，又具有明确的数量化交易规则了。其他典型代表还包括大部分的技术指标，如理查德-唐奇安(Richard Donchian)所开发的通道规则，其以过去特定天数内的最高价和最低价为边界形成一个通道，当目前价格超出通道范围时，形成买卖决策。