量化交易是壹種新的系統化的金融投資方法，它融合了多門學科的知識，用先進的數學模型代替人的主觀思維來制定交易策略，利用計算機強大的計算能力，從股票、債券、期貨等龐大的歷史數據中回測交易策略的盈虧概率，通過對盈虧概率的管理來幫助投資者做出準確的決策。
此外，我們還可以通過多因素量化平臺進行股票交易，該平臺會顯示影響股價走勢的相關因素，投資者可以從中選擇影響力較高的因素組合成量化策略，進行收益對比分析，得到最理想的股票組合。還可以自由添加、刪除、采集多個因子，短短幾秒鐘就可以完成大量的數據操作，操作方便快捷。
潛在風險
量化交易壹般采用海量數據模擬測試和模擬操作的方式進行測試，按照壹定的風險管理算法分配倉位和資金，實現風險最小化和收益最大化，但往往存在壹些潛在的風險，包括:
1.歷史數據的完整性。不完整的市場數據可能導致模型和市場數據不匹配。市場數據本身的風格轉換也可能導致模型失效，比如交易流動性、價格波動幅度、價格波動頻率等，這些都是量化交易難以克服的。
2.模型設計中沒有考慮倉位和資金分配，沒有安全的風險評估和防範措施，可能導致資金、倉位和模型的錯配，出現爆倉現象。
3.網絡中斷和硬件故障也可能對量化交易產生影響。
4.同質模型會產生競爭性交易帶來的風險。
5.單壹投資品種帶來的不可預知的風險。
為了避免或降低量化交易的潛在風險，可以采取的策略有:保證歷史數據的完整性；在線調整模型參數；在線選擇模型類型；在線風險監控和規避等。